Gabriel Oliveira Campos, F. D. Cunha, Leandro A. Villas
{"title":"利用虚拟传感模型分析空气污染","authors":"Gabriel Oliveira Campos, F. D. Cunha, Leandro A. Villas","doi":"10.5753/courb.2021.17102","DOIUrl":null,"url":null,"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.","PeriodicalId":408670,"journal":{"name":"Anais do V Workshop de Computação Urbana (CoUrb 2021)","volume":"30 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-08-16","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Análise de Poluição Atmosférica Utilizando Modelos de Sensoriamento Virtual\",\"authors\":\"Gabriel Oliveira Campos, F. D. Cunha, Leandro A. Villas\",\"doi\":\"10.5753/courb.2021.17102\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"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.\",\"PeriodicalId\":408670,\"journal\":{\"name\":\"Anais do V Workshop de Computação Urbana (CoUrb 2021)\",\"volume\":\"30 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2021-08-16\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Anais do V Workshop de Computação Urbana (CoUrb 2021)\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.5753/courb.2021.17102\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Anais do V Workshop de Computação Urbana (CoUrb 2021)","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.5753/courb.2021.17102","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
Análise de Poluição Atmosférica Utilizando Modelos de Sensoriamento Virtual
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.