Análise de Poluição Atmosférica Utilizando Modelos de Sensoriamento Virtual

Gabriel Oliveira Campos, F. D. Cunha, Leandro A. Villas
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Abstract

Modelos de sensoriamento virtuais têm sido utilizados para gerar dados sintéticos e fornecer informações complementares. Essa abordagem é importante para analisar aspectos para os quais não existem sensores físicos. Alguns dos problemas na literatura em análise de poluição atmosférica estão ligados à dificuldade financeira para a compra de sensores, à perda de informação e ao armazenamento de dados inválidos. Portanto, esse artigo analisa diversos fatores que contribuem para a poluição atmosférica e apresenta a comparação de diferentes modelos para criação de um sensor virtual para o monóxido de carbono. Por fim, o modelo de Boosted Trees produziu os melhores resultados, com média de 5.078 de RMSE, na geração dos dados sintéticos de cada cidade analisada.
利用虚拟传感模型分析空气污染
虚拟传感模型被用来生成合成数据并提供补充信息。这种方法对于分析没有物理传感器的方面很重要。空气污染分析文献中的一些问题与购买传感器的财务困难、信息丢失和无效数据存储有关。因此,本文分析了造成空气污染的几个因素,并对创建一氧化碳虚拟传感器的不同模型进行了比较。最后,boost Trees模型在生成每个城市的综合数据时产生了最好的结果,平均为5078 RMSE。
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