伊沙姆·阿爾祖布
土地平整是農業和其他目的整地的最重要步驟之一。 。基於人工智慧的新技術，例如人工神經網絡，整合人工神經網路和帝國主義競爭演算法（ICA-ANN），或遺傳演算法（GA-ANN），或粒子群優化（PSO-ANN）已被用於開發預測模型來估計能量相關參數，並將結果與 SPSS 和敏感度分析結果進行比較。在這項研究中，測量了一些土壤特性，如挖/填體積、壓縮係數、比重、含水量、面積坡度、含砂率和膨脹指數，並研究了它們對能耗的影響。共採集3個地塊90個樣品，網格尺寸為20m×20m。這項工作的目的是開發基於人工智慧技術的預測模型來預測土地平整的環境指標。敏感性分析結果表明，只有土壤密度、土壤壓縮性和土壤挖填方三個參數對能耗有有意義的影響。在所提出的方法中，GA-ANN 對環境能源參數的預測能力最強。然而，對於 LE 和 FE 的預測，ANN 和 ICA-ANN 演算法具有更好的性能。另一方面，SPSS 軟體的 R 2 值高於 Minitab 軟體和敏感度分析，並且實際上接近 ANN 值。關鍵字：能源；帝國主義競爭演算法；敏感度分析；安；土地平整；環境指標。
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