Recurrent neural network for multi-steps ahead prediction of pm10 concentration
المؤلفون المشاركون
Ghazi, Sabri
Khidr, Muhammad Tariq
المصدر
Journal of Automation and Systems Engineering
العدد
المجلد 3، العدد 2 (30 يونيو/حزيران 2009)9ص.
الناشر
تاريخ النشر
2009-06-30
دولة النشر
الجزائر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
علوم الأرض و المياه و البيئة
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص EN
This paper describes the development of a Multi Layer Perceptron (MLP) recurrent neural network based model to perform a multi-steps ahead prediction of pollutant concentration.
Receiving the latest k measurements of pollutant concentration and the meteorological parameters the model is able to predict the next k hourly concentration.
The model has been applied to predict the pmio (Particulate Matter with an aerodynamic diameter ofio micrometer) concentration in Annaba city, northeast of Algeria (north of Africa).
Compared with a single step prediction MIA model the recurrent model perform best for short-term prediction and give interesting performances for long-term prediction.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ghazi, Sabri& Khidr, Muhammad Tariq. 2009. Recurrent neural network for multi-steps ahead prediction of pm10 concentration. Journal of Automation and Systems Engineering،Vol. 3, no. 2.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-180882
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ghazi, Sabri& Khidr, Muhammad Tariq. Recurrent neural network for multi-steps ahead prediction of pm10 concentration. Journal of Automation and Systems Engineering Vol. 3, no. 2 (Jun. 2009).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-180882
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ghazi, Sabri& Khidr, Muhammad Tariq. Recurrent neural network for multi-steps ahead prediction of pm10 concentration. Journal of Automation and Systems Engineering. 2009. Vol. 3, no. 2.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-180882
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references.
رقم السجل
BIM-180882
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