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कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीकों का उपयोग करके भूमि समतलीकरण में पर्यावरण संकेतकों की भविष्यवाणी

इशाम अलज़ौबी

भूमि समतलीकरण, मिट्टी नियोजन और विकास में सबसे महत्वपूर्ण कदमों में से एक है। इस तथ्य के बावजूद कि मशीनों के साथ भूमि समतलीकरण में बहुत अधिक ऊर्जा की आवश्यकता होती है, यह मिट्टी के नगण्य क्षय और मिट्टी में पौधों और अन्य जीवों को नुकसान के साथ एक उचित सतह झुकाव प्रदान करता है। हालाँकि , हाल के वर्षों में विशेषज्ञों ने कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (ANN), साम्राज्यवादी प्रतिस्पर्धी एल्गोरिथ्म - ANN (ICA-ANN), और रिलैप्स और एडेप्टिव न्यूरो-फ़ज़ी इंफ़ेक्शन सिस्टम (ANFIS) और संवेदनशीलता विश्लेषण जैसी नई प्रक्रियाओं का उपयोग करके पेट्रोलियम व्युत्पन्न उपयोग और इसके हानिकारक प्रभावों को कम करने का प्रयास किया है, जो पृथ्वी में एक स्पष्ट सुधार को बढ़ावा देगा। इस अध्ययन में ऊर्जा उपयोग में विभिन्न मिट्टी के गुणों, जैसे कि तटबंध की मात्रा, मिट्टी की संपीड़न क्षमता, विशिष्ट गुरुत्व, नमी की मात्रा, ढलान, रेत प्रतिशत और मिट्टी की सूजन सूचकांक के प्रभावों पर शोध किया गया। अध्ययन में 3 अलग-अलग क्षेत्रों से एकत्र किए गए 90 नमूने शामिल थे। जाली का आकार ईरान के करज क्षेत्र में एक खेत से 20 मीटर (20*20) में 20 मीटर निर्धारित किया गया था। इस काम का उद्देश्य भूमि समतलीकरण के लिए ऊर्जा उपयोग की भविष्यवाणी करने के लिए सर्वोत्तम प्रत्यक्ष मॉडल अनुकूली न्यूरो-फ़ज़ी इंफ़रेंस सिस्टम (एएनएफआईएस) और संवेदनशीलता विश्लेषण तय करना था। संवेदनशीलता विश्लेषण के परिणामों के अनुसार, केवल तीन सीमाएं; घनत्व, मृदा संपीड़न कारक और, तटबंध मात्रा  सूचकांक का ईंधन उपयोग पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ा। पतन के परिणामों के अनुसार, केवल तीन सीमाएं; ढलान, कट-फिल वॉल्यूम (वी) और, मृदा सूजन सूचकांक (एसएसआई) का ऊर्जा उपयोग पर बड़ा प्रभाव पड़ा। कार्य ऊर्जा, ईंधन ऊर्जा, पूर्ण उपकरण लागत और कुल हार्डवेयर ऊर्जा के पूर्वानुमान के लिए बहुमुखी न्यूरो-फ़्लीफ़ी व्युत्पत्ति ढांचे का उपयोग प्रभावी ढंग से चित्रित किया जा सकता है।