کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6962379 | 1452267 | 2016 | 11 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Lazy Learning based surrogate models for air quality planning
ترجمه فارسی عنوان
مدل های جایگزین مبتنی بر یادگیری بی نظیر برای برنامه ریزی کیفیت هوا
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
کیفیت هوا، مدل های جایگزین، بی نظیر یادگیری، طراحی آزمایش،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نرم افزار
چکیده انگلیسی
Air pollution in atmosphere derives from complex non-linear relationships, involving anthropogenic and biogenic precursor emissions. Due to this complexity, Decision Support Systems (DSSs) are important tools to help Environmental Authorities to control/improve air quality, reducing human and ecosystems pollution impacts. DSSs implementing cost-effective or multi-objective methodologies require fast air quality models, able to properly describe the relations between emissions and air quality indexes. These, namely surrogate models (SM), are identified processing deterministic model simulation data. In this work, the Lazy Learning technique has been applied to reproduce the relations linking precursor emissions and pollutant concentrations. Since computational time has to be minimized without losing precision and accuracy, tests aimed at reducing the amount of input data have been performed on a case study over Lombardia Region in Northern Italy.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Environmental Modelling & Software - Volume 83, September 2016, Pages 47-57
Journal: Environmental Modelling & Software - Volume 83, September 2016, Pages 47-57
نویسندگان
Claudio Carnevale, Giovanna Finzi, Anna Pederzoli, Enrico Turrini, Marialuisa Volta,