موسسه آموزش عالی آپادانا فصلنامه پژوهش های نوین در شهرهوشمند 2980-8936 3 1 2024 11 15 A Review on Deep Learning Applications in Air Pollution Control Methods مروری بر کاربرد یادگیری عمیق در روش‌های کنترل آلودگی هوا 90 101 10.22051/jera.2021.31891.2698 FA کیانا دانشکده فنی کاسپین، دانشکدگان فنی، دانشگاه تهران، رضوانشهر ایران. احسان دانشکده فنی کاسپین، دانشکدگان فنی، دانشگاه تهران، رضوانشهر ایران. علی گروه علوم و مهندسی محیط زیست، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه گیلان، رشت، ایران. 2024 09 17 This study delves into the transformative role of deep learning and neural networks in the domain of air pollution control. By focusing on enhanced detection and monitoring, particularly through convolutional and recurrent neural architectures, the research highlights the potential of these technologies to unravel complex patterns within air quality dynamics. Beyond mere detection, these models demonstrate proactive capabilities, enabling the prediction and forecasting of pollution events. This foresight empowers the implementation of adaptive control strategies, effectively minimizing health risks and optimizing resource allocation. However, the study acknowledges challenges related to data quality and interpretability, emphasizing the necessity for interdisciplinary collaboration among machine learning experts, environmental scientists, and policymakers. In synthesizing these findings, the research contributes to the advancement of sustainable strategies for mitigating the impact of air pollution on human health and the environment and also reviews methods of controlling it by deep learning approaches. این مطالعه به بررسی نقش تحولی یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی در حوزه کنترل آلودگی هوا می‌پردازد. با تمرکز بر تشخیص و نظارت پیشرفته، به‌ویژه از طریق معماری‌های شبکه عصبی کانولوشنی و بازگشتی، این تحقیق پتانسیل این فناوری‌ها را برای کشف الگوهای پیچیده در دینامیک کیفیت هوا نشان می‌دهد. فراتر از صرفاً تشخیص، این مدل‌ها توانایی‌های پیش‌دستی را نشان می‌دهند که پیش‌بینی و پیش‌بینی وقایع آلودگی را ممکن می‌سازد. این پیش‌بینی‌ها، پیاده‌سازی استراتژی‌های کنترلی تطبیقی را ممکن می‌سازد که به طور مؤثری خطرات بهداشتی را کاهش داده و تخصیص منابع را بهینه می‌کنند. با این حال، مطالعه به چالش‌های مربوط به کیفیت داده‌ها و قابلیت تفسیر اشاره دارد و بر لزوم همکاری بین‌رشته‌ای میان کارشناسان یادگیری ماشین، دانشمندان محیط زیست و سیاست‌گذاران تأکید می‌کند. با ترکیب این یافته‌ها، تحقیق به پیشرفت استراتژی‌های پایدار برای کاهش تأثیر آلودگی هوا بر سلامت انسان و محیط زیست کمک می‌کند و همچنین روش‌های کنترل آن را از طریق رویکردهای یادگیری عمیق بررسی می‌نماید. /downloadfilepdf/593300