کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
6967908 1453004 2018 34 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Modeling of subway indoor air quality using Gaussian process regression
ترجمه فارسی عنوان
مدلسازی کیفیت هوا در داخل مترو با استفاده از رگرسیون گاوسی روند
کلمات کلیدی
شبکه های عصبی مصنوعی عقب، رگرسیون فرآیند گاوسی، کیفیت هوا داخل کمترین مربعات رگرسیون بردار را پشتیبانی می کنند، حداقل مربعات جزئی، سیستم های مترو،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی شیمی بهداشت و امنیت شیمی
چکیده انگلیسی
Soft sensor modeling of indoor air quality (IAQ) in subway stations is essential for public health. Gaussian process regression (GPR), as an efficient nonlinear modeling method, can effectively interpret the complicated features of industrial data by using composite covariance functions derived from base kernels. In this work, an accurate GPR soft sensor with the sum of squared-exponential covariance function and periodic covariance function is proposed to capture the time varying and periodic characteristics in the subway IAQ data. The results demonstrate that the prediction performance of the proposed GPR model is superior to that of the traditional soft sensors consisting of partial least squares, back propagation artificial neural networks, and least squares support vector regression (LSSVR). More specifically, the values of root mean square error, mean absolute percentage error, and coefficient of determination are improved by 12.35%, 9.53%, and 40.05%, respectively, in comparison with LSSVR.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Hazardous Materials - Volume 359, 5 October 2018, Pages 266-273
نویسندگان
, , , , ,