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http://hdl.handle.net/10071/24628
Autoria: | Mariano, P. Almeida, S. M. Santana, P. |
Editor: | Solic, P., Nizetic, S., Rodrigues, J. J. P. C., Lopez-de-Ipina Gonzalez-de-Artaza, D., Perkovic, T., Catarinucci, L., and Patrono, L. |
Data: | 2020 |
Título próprio: | Pollution prediction model using data collected by a mobile sensor network |
Título do evento: | 5th International Conference on Smart and Sustainable Technologies, SpliTech 2020 |
ISBN: | 978-953-290-105-4 |
DOI (Digital Object Identifier): | 10.23919/SpliTech49282.2020.9243844 |
Palavras-chave: | Machine learning Air pollution Geographic information system |
Resumo: | In this paper we investigate how to build a model to predict pollution levels using geographical information. By focusing on this kind of attributes we hope to contribute to an effective city management as we will find the urban configurations that conduct to the lowest pollution levels. We used decision trees to build a regression model. We performed a parameter grid search using cross validation. Ablation analysis where some attributes were removed from training showed that geographical based attributes impact the prediction error of decision trees. |
Arbitragem científica: | yes |
Acesso: | Acesso Aberto |
Aparece nas coleções: | ISTAR-CRI - Comunicações a conferências internacionais |
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Ficheiro | Descrição | Tamanho | Formato | |
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