Q.X.Muftaydinov, H.M.Qodirov, E.Yu.Yulchiyеv Ekologiya.
156
omillarini tahlil qilamiz.
Ikkinchidan, biz modellashtirish ma'lumotlarimizning
muntazamligini
oshirish
uchun
klasterlash
algoritmidan
foydalanamiz.
Uchinchidan, biz PSO-SVM deb nomlangan zarracha g'iloflarini optimallashtirish
(PSO) gibrid modelini quramiz va prognoz aniqligini sinab ko'rish va uchta
kontrastli modelga nisbatan ishlashini tekshirish
uchun amaliy tadqiqotlarni
o'tkazamiz. Birinchi model barcha mumkin bo'lgan o'zgaruvchilarni teng og'irlikda
ta'sir etuvchi omillarni tahlil qilmasdan kiritadi. Ikkinchi model taklif etilgan
modelda ishlatiladigan bir xil kirish parametrlarini klasterlashsiz birlashtiradi.
Uchinchi model ushbu o'zgaruvchilarni genetik-algoritm
bilan optimallashtirilgan
SVM parametrlari bilan ta'minlaydi. Ushbu modellar orasidagi taqqoslash bizning
taklif qilingan gibrid modelimizning yuqori darajada ishlashini namoyish etadi. Biz
gibrid modelimizning prognoz natijalarini statistik sinovlar o'tkazish orqali yanada
tekshiramiz
35
.
VIII.3. Atmosferada ifloslantiruvchi moddalarning tarqalishiga
Dostları ilə paylaş: