स्वार्म इंटेलिजेंस और इवोल्यूशनरी कंप्यूटेशन का अंतर्राष्ट्रीय जर्नल

अमूर्त

मार्वल इंटरफ़ेस द्वारा पृथ्वी के उत्तरी और दक्षिणी ध्रुवों पर ओजोन छिद्र क्षेत्र की भविष्यवाणी

सिद्धेश्वर चोपड़ा*, दीप्ति यादव, अनु नागपाल चोपड़ा

यह पत्र आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क (एएनएन) का उपयोग करके उत्तरी और दक्षिणी ध्रुव पर ओजोन छिद्र क्षेत्र (अधिकतम क्षेत्र) की भविष्यवाणी करने और फिर मार्वल नामक ग्राफिकल यूजर इंटरफेस (जीयूआई) का उपयोग करके पूर्वानुमान नेटवर्क विकसित करने की संभावना की खोज करता है। पूर्वानुमानों के लिए दो मॉडल तैयार किए गए हैं: क) उत्तरी ध्रुव पर ओजोन छिद्र क्षेत्र की भविष्यवाणी और ख) दक्षिणी ध्रुव पर ओजोन छिद्र क्षेत्र की भविष्यवाणी। दोनों मॉडलों के लिए, इनपुट मापदंडों की संख्या वर्ष, महीना, तारीख, सनस्पॉट क्षेत्र, सनस्पॉट संख्या और सौर माध्य चुंबकीय क्षेत्र के रूप में ली गई है। यहां, प्रशिक्षण के उद्देश्य से 35 वर्षों से अधिक के डेटा का उपयोग किया गया है और फिर 23 नवंबर, 2015 से 30 सितंबर, 2016 तक की भविष्यवाणियां की गई हैं। परिणामों से, मॉडल 1 और मॉडल 2 के लिए माध्य वर्ग त्रुटि (MSE) क्रमशः 6.7166DU और 0.3582 DU पाई गई। यह निष्कर्ष निकाला जा सकता है कि 30 न्यूरॉन्स और इनपुट और आउटपुट ट्रांसफर फ़ंक्शन के साथ टेंगेंट सिग्मॉइड और शुद्ध रैखिक, एक छिपी हुई परत के साथ, पूर्वानुमान नेटवर्क की भविष्यवाणियां प्रशंसनीय हैं और वास्तविक देखे गए मूल्यों के काफी करीब हैं। यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि ध्रुवों पर ओजोन छिद्र क्षेत्र के परिवर्तन के पीछे गतिशील कारण हैं और सूर्य के पैरामीटर इसके लिए जिम्मेदार नहीं हैं। यह पत्र असंबंधित मापदंडों और प्रक्रियाओं को जोड़ने के कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के अनुप्रयोग को प्रस्तुत करने का एक प्रयास है।