I detta dokument presenteras ett originellt tillvägagångssätt som kombinerar artificiella neurala nätverk (ANN) och klusterbildning för att upptäcka föroreningstoppar. Vi utvecklade luftkvalitetsprognoser modeller med hjälp av maskininlärning metoder tillämpas på timliga koncentrationer av ozon (O 3 ), kvävedioxid (NO 2 ) och partiklar (PM 10 ) 24 timmar framåt. MultiLayer Perceptron (MLP) användes ensamt, sedan hybridiserades successivt med hierarkisk klusterbildning och med en kombination av självorganiserande karta och k-means klusterbildning. Klustermetoder användes för att dela upp datasetet, och sedan tränades en MLP på varje delmängd. Två urbana platser på Korsikaön i västra Medelhavet undersöktes. Dessa modeller visade en bra global precision (Index av avtal når 0.87 för O 3, 0,80 för NO 2 och 0.74 för PM 10 ). Med tanke på att det är särskilt viktigt än prognosmodell som används på operativ basis korrekt förutsäga föroreningstoppar, utfördes en känslighetsanalys med hjälp av mottagaroperativa karakteristiska kurvor (ROC-kurvor). Det gjorde det möjligt att utvärdera modellernas beteende och robusthet vid höga koncentrationssituationer. Resultaten visar att för PM 10 och O 3, hybrid modeller gjorda av en kombination av kluster och MLP överträffar klassisk MLP för det mesta för hög koncentration förutsägelse. Ett operativt verktyg har byggts med de modeller som presenteras i detta dokument och används för luftkvalitetsprognoser på Korsika.
Med hjälp av timdata visade resultaten två huvudsakliga föroreningskällor, inklusive ozon (O 3 ) och kvävedioxid (NO 2 ) REF.
Hybridization of Air Quality Forecasting Models Using Machine Learning and Clustering: An Original Approach to Detect Pollutant Peaks
{'venue': None, 'journal': 'Aerosol and Air Quality Research', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}