پیش‌بینی و آنالیز آماری غلظت ذرات با استفاده از هوش مصنوعی مبتنی بر یادگیری ماشین در شهر مشهد - احمد مخدومی; سمیه ضیائی; مریم سرخوش (Pizhūhish dar Bihdāsht-i Muḥīṭ., 2025)
زمینه و هدف: آلودگی هوای شهرهای صنعتی و بزرگ ناشی در سال های اخیر عمدتا ناشی از ذرات معلق هستند. پیش‌بینی غلظت آلاینده ها به مدیریت و برنامه‌ریزی صحیح در راستای بهبود کیفیت هوا کمک شایانی خواهد کرد. هدف از این مطالعه پیش‌بینی غلظت ذرات معلق با استفاده از چهار مدل غیرخطی هوش مصنوعی مبتنی بر روش یادگیری ماشین است. مواد و روش ها: تکنیک‌های یادگیری ماشین مورد استفاده در این مطالعه شامل: ماشین تقویت گرادیان سبک، رگرسیون تقویت گرادیان پیشرفته، جنگل تصادفی و رگرسیون با تقویت گرادیان بود. داده‌های هواشناسی و غلظت ذرات‌معلق برای پیش‌بینی شاخص کیفیت هوا  جمع‌آوری گردید. یافته‌ها: نتایج این مطالعه نشان می دهد مدل جنگل تصادفی بر اساس معیارهای میانگین خطای مطلق و میانگین درصد خطای مطلق، عملکرد بهتری نشان می دهد؛ در صورتیکه مدل رگرسیون با تقویت گرادیان بر اساس معیارهای میانگین خطای مربعات و ریشه میانگین خطای مربع عملکرد قویتری را نشان می دهد. نتیجه‌گیری: در نتیجه، این مطالعه روشی را برای به‌دست آوردن نتایج پیش‌بینی  با دقت بالا با استفاده از هوش مصنوعی مبتنی بر یادگیری ماشین را پیشنهاد می‌کند که برای پایش کیفیت هوا در مقیاس جهانی و بهبود ارزیابی مواجهه حاد در تحقیقات اپیدمی مفید است.