Evaluation of Key Parameters Using Deep Convolutional Neural Networks for Airborne Pollution (PM10) Prediction
المؤلفون المشاركون
Aceves-Fernandez, M. A.
Pedraza-Ortega, J. C.
Domínguez-Guevara, Ricardo
Vargas-Soto, José Emilio
المصدر
Discrete Dynamics in Nature and Society
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-02-10
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Particulate matter with a diameter less than 10 micrometers (PM10) is today an important subject of study, mainly because of its increasing concentration and its impact on environment and public health.
This article summarizes the usage of convolutional neural networks (CNNs) to forecast PM10 concentrations based on atmospheric variables.
In this particular case-study, the use of deep convolutional neural networks (both 1D and 2D) was explored to probe the feasibility of these techniques in prediction tasks.
Furthermore, in this contribution, an ensemble method called Bagging (BEM) is used to improve the accuracy of the prediction model.
Lastly, a well-known technique for PM10 forecasting, called multilayer perceptron (MLP) is used as a comparison to show the feasibility, accuracy, and robustness of the proposed model.
In this contribution, it was found that the CNNs outperforms MLP, especially when they are executed using ensemble models.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Aceves-Fernandez, M. A.& Domínguez-Guevara, Ricardo& Pedraza-Ortega, J. C.& Vargas-Soto, José Emilio. 2020. Evaluation of Key Parameters Using Deep Convolutional Neural Networks for Airborne Pollution (PM10) Prediction. Discrete Dynamics in Nature and Society،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1152918
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Aceves-Fernandez, M. A.…[et al.]. Evaluation of Key Parameters Using Deep Convolutional Neural Networks for Airborne Pollution (PM10) Prediction. Discrete Dynamics in Nature and Society No. 2020 (2020), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1152918
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Aceves-Fernandez, M. A.& Domínguez-Guevara, Ricardo& Pedraza-Ortega, J. C.& Vargas-Soto, José Emilio. Evaluation of Key Parameters Using Deep Convolutional Neural Networks for Airborne Pollution (PM10) Prediction. Discrete Dynamics in Nature and Society. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1152918
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1152918
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