A development of artificial neural network for the rapid assessment of subsurface contamination - Sainatee Champirat (Chulalongkorn University, 2006)
ปัจจุบันหลายประเทศทั่วโลกได้ให้ความสนใจและตระหนักในปัญหาที่เกิดจากการปนเปื้อนและการเคลื่อนที่ของสารมลพิษในน้ำใต้ดิน เครื่องมือที่ใช้ในการประเมินการเคลื่อนที่ของสารมลพิษในน้ำใต้ดินจึงมีความสำคัญและจำเป็นอย่างมากในการจัดลำดับความสำคัญและประเมินผลกระทบในเบื้องต้นเพื่อทำการบำบัดสารปนเปื้อนเหล่านั้น เครื่องมือเหล่านี้ควรมีความสะดวกต่อการใช้งานและมีความน่าเชื่อถือ ดังนั้นงานวิจัยนี้จึงได้ทำการศึกษาความเป็นไปได้ในการใช้โครงข่ายประสาทเทียม (Artificial Neural Network) แบบฟีดฟอร์วอร์ดแบคพรอพพาเกชั่น (Feedforward Backpropagation) เพื่อการทำนายความเข้มข้นของสารมลพิษที่ปนเปื้อนในน้ำใต้ดิน ณ จุดใดๆ ได้อย่างรวดเร็ว ฐานข้อมูลที่โครงข่ายประสาทเทียมใช้เพื่อการเรียนรู้นั้น เป็นชุดข้อมูลที่ได้จากการจำลองสถานการณ์การเคลื่อนที่ของสารมลพิษในพื้นที่ต่างๆ กันจากโปรแกรม Visual MODFLOW โดยในฐานข้อมูลที่ใช้จะประกอบด้วย ข้อมูลความเข้มข้นของสารมลพิษ ณ พื้นที่หนึ่งๆ และเวลาหนึ่งๆ ที่ลักษณะพื้นที่ต่างๆ กัน นอกจากนี้ยังประกอบไปด้วยค่าของตัวแปรอีก 4 ตัวแปร คือ ความสามารถของดินในการให้น้ำไหลผ่าน การกระจายตัวของสารปนเปื้อนตามทิศทางการไหล ความแตกต่างของความดันน้ำคงที่ ณ บริเวณตอนเหนือและตอนท้ายแหล่งกำเนิด และอัตราการไหลลงสู่น้ำใต้ดินของสารปนเปื้อน ผลที่ได้แสดงให้เห็นว่า โครงข่ายประสาทเทียมที่ประกอบด้วย 2 ชั้นซ่อน (hidden layers) ให้ผลการทำนายความเข้มข้นของสารมลพิษได้แม่นยำกว่าโครงข่ายประสาทเทียมที่ประกอบด้วย 1 ชั้นซ่อน โดยให้ค่าผลรวมของผลต่างกำลังสองระหว่างค่าจริงจากชุดข้อมูลที่ใช้ในการทดสอบโครงข่ายประสาทเทียมและค่าที่ได้จากการทำนายของโครงข่ายประสาทเทียมต่ำกว่า นอกจากนี้แล้ว วีธีการเรียนรู้ของโครงข่ายประสาทเทียมโดยใช้วิธีการที่เรียกกว่า Levenburg Marquardt optimization ร่วมกับ Bayesian regularization พร้อมกับทำการเตรียมข้อมูลก่อนนำเข้าสู่ระบบ ยังส่งผลให้การทำนายมีความแม่นยำมากยิ่งขึ้นอีกด้วย จากงานวิจัยครั้งนี้สรุปได้ว่าโครงข่ายประสาทเทียมสามารถใช้เพื่อการทำนายความเข้มข้นของสารมลพิษที่ปนเปื้อนลงสู่น้ำใต้ดิน โดยการกำหนดเพียงเวลา สถานที่ และตัวแปรที่จำเป็นสำหรับแบบจำลองทางคณิตศาสตร์เพียงบางตัวเท่านั้น