A Machine Learning Approach to Predict Air Quality in California
المؤلفون المشاركون
Castelli, Mauro
Vanneschi, Leonardo
Clemente, Fabiana Martins
Popovič, Aleš
Silva, Sara
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-23، 23ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-08-04
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
23
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Predicting air quality is a complex task due to the dynamic nature, volatility, and high variability in time and space of pollutants and particulates.
At the same time, being able to model, predict, and monitor air quality is becoming more and more relevant, especially in urban areas, due to the observed critical impact of air pollution on citizens’ health and the environment.
In this paper, we employ a popular machine learning method, support vector regression (SVR), to forecast pollutant and particulate levels and to predict the air quality index (AQI).
Among the various tested alternatives, radial basis function (RBF) was the type of kernel that allowed SVR to obtain the most accurate predictions.
Using the whole set of available variables revealed a more successful strategy than selecting features using principal component analysis.
The presented results demonstrate that SVR with RBF kernel allows us to accurately predict hourly pollutant concentrations, like carbon monoxide, sulfur dioxide, nitrogen dioxide, ground-level ozone, and particulate matter 2.5, as well as the hourly AQI for the state of California.
Classification into six AQI categories defined by the US Environmental Protection Agency was performed with an accuracy of 94.1% on unseen validation data.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Castelli, Mauro& Clemente, Fabiana Martins& Popovič, Aleš& Silva, Sara& Vanneschi, Leonardo. 2020. A Machine Learning Approach to Predict Air Quality in California. Complexity،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-23.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1144058
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Castelli, Mauro…[et al.]. A Machine Learning Approach to Predict Air Quality in California. Complexity No. 2020 (2020), pp.1-23.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1144058
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Castelli, Mauro& Clemente, Fabiana Martins& Popovič, Aleš& Silva, Sara& Vanneschi, Leonardo. A Machine Learning Approach to Predict Air Quality in California. Complexity. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-23.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1144058
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1144058
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر