Modeling PM2.5 Urban Pollution Using Machine Learning and Selected Meteorological Parameters
المؤلفون المشاركون
Rybarczyk, Yves
Kleine Deters, Jan
Zalakeviciute, Rasa
Gonzalez, Mario
المصدر
Journal of Electrical and Computer Engineering
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-06-18
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Outdoor air pollution costs millions of premature deaths annually, mostly due to anthropogenic fine particulate matter (or PM2.5).
Quito, the capital city of Ecuador, is no exception in exceeding the healthy levels of pollution.
In addition to the impact of urbanization, motorization, and rapid population growth, particulate pollution is modulated by meteorological factors and geophysical characteristics, which complicate the implementation of the most advanced models of weather forecast.
Thus, this paper proposes a machine learning approach based on six years of meteorological and pollution data analyses to predict the concentrations of PM2.5 from wind (speed and direction) and precipitation levels.
The results of the classification model show a high reliability in the classification of low (<10 µg/m3) versus high (>25 µg/m3) and low (<10 µg/m3) versus moderate (10–25 µg/m3) concentrations of PM2.5.
A regression analysis suggests a better prediction of PM2.5 when the climatic conditions are getting more extreme (strong winds or high levels of precipitation).
The high correlation between estimated and real data for a time series analysis during the wet season confirms this finding.
The study demonstrates that the use of statistical models based on machine learning is relevant to predict PM2.5 concentrations from meteorological data.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Kleine Deters, Jan& Zalakeviciute, Rasa& Gonzalez, Mario& Rybarczyk, Yves. 2017. Modeling PM2.5 Urban Pollution Using Machine Learning and Selected Meteorological Parameters. Journal of Electrical and Computer Engineering،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175314
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Kleine Deters, Jan…[et al.]. Modeling PM2.5 Urban Pollution Using Machine Learning and Selected Meteorological Parameters. Journal of Electrical and Computer Engineering No. 2017 (2017), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175314
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Kleine Deters, Jan& Zalakeviciute, Rasa& Gonzalez, Mario& Rybarczyk, Yves. Modeling PM2.5 Urban Pollution Using Machine Learning and Selected Meteorological Parameters. Journal of Electrical and Computer Engineering. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175314
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1175314
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