0% Complete
English
صفحه اصلی
/
پانزدهمین کنفرانس بین المللی فناوری اطلاعات و دانش
Predicting Concentration of Particulate Matter (PM2.5) in Hamedan using Machine Learning Algorithms
نویسندگان :
Anita Karim Ghassabpour
1
Hatam Abdoli
2
Muharram Mansoorizadeh
3
Saeid Seyedi
4
1- دانشگاه بوعلی سینا
2- دانشگاه بوعلی سینا
3- دانشگاه بوعلی سینا
4- دانشگاه بوعلی سینا
کلمات کلیدی :
Air Pollution،Particulate Matter،PM2.5،Machine Learning،Hamedan
چکیده :
Given that fine particles are one of the main origins of respiratory disorders, it is considered that PM2.5 is among the important contributors to air pollution and is a serious global health concern nowadays. This paper considers a new analytical approach for the prediction of PM2.5 concentration in Hamadan, Iran, with hopes of finding some ways to reduce the negative impacts of air pollution. During the last two years, the PM2.5 hourly data was gathered; they were preprocessed, and the outlier values were imputed using K-Nearest Neighbors techniques. To increase the accuracy, the estimation was improved by applying four machine learning models, namely, random forest, decision tree, support vector machine, and linear regression. Originality is represented by merging machine learning models with the time series model ARIMA. Thus, each model hybrid takes the strengths from all, giving a higher value of prediction of PM2.5 concentration. In this study many metrics such as MSE, RMSE, MAE, precision, and recall are applied for finding out the best model performance. Probably the most relevant outcome of our results is that the combination of linear regression and ARIMA returned a significant performance boost: MSE improved by 58%, while RMSE improved by 35%. This dramatic improvement underlines the predictive potential of hybrid models for air quality forecasting and forms a milestone in the study of PM2.5 prediction for the region.
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
Targeted Vaccination for COVID-19 Using Mobile Communication Networks
Mohammadmohsen Jadidi - Pegah Moslemi - Saeed Jamshidiha - Iman Masroori - Abbas Mohammadi - Vahid Pourahmadi
Automatic identification and reconstruction of Tuberculosis in microscopic images using convolutional auto-encoder network
Ahmad Reza Nadafi - Farahnaz Mohanna
مدیریت توأم منابع و خواب ایستگاه پایه مبتنی بر یادگیری تقویتی در شبکه های فوق متراکم با ارتباطات دو طرفه
طاهره رحمتی - بهروز شاهقلی قهفرخی
یک روش کارآمد جهت تشخیص آنلاین حملات DRDoS به سرویس های مبتنی بر UDP درمعماری SDN با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین
میترا اکبری کهنه شهری - دکتر رضا محمدی - دکتر محمد نصیری میترا اکبری کهنه شهری - رضا محمدی - محمد نصیری -
Binary water stream algorithm: a new meta-heuristic optimization technique
Faezeh Rahimi Sebdani - Mehdi Nasri
Classification of Personality Traits on Facebook Using Key Phrase Extraction, Language Models and Machine Learning
Faezeh Safari - Abdolah Chalechale
دستهبندی متون خبری فارسی با یادگیری فعال
مینا طباطبائی - دکتر سعیده ممتازی
Combinatorial Auction Based on Social Choice in the Internet of Things
Maede Esmaeili - Faria Nassiri-Mofakham - Fatemeh Hassanvand
پیشبینی حجم ترافیک شهری با استفاده از دادههای سرویس نشان مورد مطالعاتی: خیابان کمال اصفهان
مهسا لطیفی - جمشید مالکی
ساخت پیکره برچسب خورده گزارش های آسیب شناسی
مسلم سمیعی پاقلعه - مهرنوش شمس فرد
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 41.3.1