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利用人工智能技术预测土地平整过程中的环境指标

伊沙姆·阿尔祖比

土地平整是土壤规划和开发中最重要的进步之一。尽管用机器平整土地需要大量的能量，但它可以提供合理的表面坡度，而泥土的腐烂和对泥土中植物和其他生物的伤害可以忽略不计。无论如何，近年来，专家们试图利用新的方法来减少石油衍生物的使用及其有害症状，例如人工神经网络（ANN）、帝国主义竞争算法-ANN（ICA-ANN）以及复发和自适应神经网络模糊推理系统（ANFIS）和敏感性分析将促进地球的明显改善。在此检查不同土壤特性的影响，例如路堤体积、研究了土壤压缩系数、比重、含水率、坡度、含砂率、土壤膨胀指数等在活力利用中的作用。考试由来自 3 个独特领域的 90 个示例组成。网格尺寸设置为20m×20m（20*20），取自伊朗卡拉季地区的农田。这项工作的重点是确定最佳直接模型自适应神经模糊推理系统（ANFIS）和敏感性分析，以预测土地平整的活力利用率。正如敏感性分析的后遗症所示，只有三个边界；密度、土壤压缩系数和路堤体积 指数对燃料利用率有至关重要的影响。从复发的后果来看，只有三个界限：坡度、挖填体积（五）土壤膨胀指数（SSI）对活力利用影响巨大。利用通用的神经网络推导框架可以有效地说明工作活力、燃料活力、整机成本和全部硬件活力的预测。与 ANN 相关，所有 ICA-ANN 模型都具有较高的预测准确性，因为它们具有较高的 R2 值和较低的 RMSE 值。