इशाम अलज़ौब
कृषि और अन्य उद्देश्यों के लिए मिट्टी तैयार करने में भूमि समतल करना सबसे महत्वपूर्ण चरणों में से एक है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर आधारित नई तकनीकों, जैसे आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क, आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क और इंपीरियलिस्ट कॉम्पिटिटिव एल्गोरिदम (ICA-ANN), या जेनेटिक एल्गोरिदम (GA-ANN), या पार्टिकल स्वार्म ऑप्टिमाइजेशन (PSO-ANN) को एकीकृत करके ऊर्जा संबंधी मापदंडों का अनुमान लगाने के लिए पूर्वानुमान मॉडल विकसित करने के लिए नियोजित किया गया है और परिणामों की तुलना SPSS और संवेदनशीलता विश्लेषण परिणामों से की गई है। इस अध्ययन में, कई मिट्टी के गुणों जैसे कट/भरण मात्रा, संपीड़न कारक, विशिष्ट गुरुत्व, नमी सामग्री, क्षेत्र का ढलान, रेत प्रतिशत और सूजन सूचकांक को मापा गया और ऊर्जा खपत पर उनके प्रभावों की जांच की गई। संवेदनशीलता विश्लेषण के परिणामों ने दर्शाया कि केवल तीन पैरामीटर जिसमें मिट्टी का घनत्व, मिट्टी की संपीड़नशीलता और मिट्टी की कटाई/भरण मात्रा शामिल है, का ऊर्जा खपत पर सार्थक प्रभाव पड़ा। प्रस्तावित विधियों में से, GA-ANN में पर्यावरणीय ऊर्जा मापदंडों की भविष्यवाणी करने की सबसे अधिक क्षमता थी। हालाँकि, LE और FE की भविष्यवाणी के लिए ANN और ICA-ANN एल्गोरिदम का प्रदर्शन बेहतर था। दूसरी ओर, SPSS सॉफ़्टवेयर में मिनिटैब सॉफ़्टवेयर और संवेदनशीलता विश्लेषण की तुलना में उच्च R 2 मान था और वास्तव में ANN मानों के करीब था। कीवर्ड: ऊर्जा; साम्राज्यवादी प्रतिस्पर्धी एल्गोरिदम; संवेदनशीलता विश्लेषण; ANN; भूमि समतलीकरण; पर्यावरण संकेतक।
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