A concept of the air quality monitoring system in the city of Lublin with machine learning methods to detect data outliers
Artykuł w czasopiśmie
MNiSW
5
spoza listy
| Status: | |
| Autorzy: | Cieplak Tomasz, Rymarczyk Tomasz, Tomaszewski Robert |
| Dyscypliny: | |
| Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować. | |
| Rok wydania: | 2019 |
| Wersja dokumentu: | Drukowana | Elektroniczna |
| Język: | angielski |
| Wolumen/Tom: | 252 |
| Strony: | 1 - 7 |
| Web of Science® Times Cited: | 5 |
| Bazy: | Web of Science |
| Efekt badań statutowych | NIE |
| Materiał konferencyjny: | TAK |
| Nazwa konferencji: | III International Conference of Computational Methods in Engineering Science (CMES’18) |
| Skrócona nazwa konferencji: | CMES’18 |
| URL serii konferencji: | LINK |
| Termin konferencji: | 22 listopada 2018 do 24 listopada 2018 |
| Miasto konferencji: | Kazimierz Dolny |
| Państwo konferencji: | POLSKA |
| Publikacja OA: | TAK |
| Licencja: | |
| Sposób udostępnienia: | Witryna wydawcy |
| Wersja tekstu: | Ostateczna wersja opublikowana |
| Czas opublikowania: | W momencie opublikowania |
| Data opublikowania w OA: | 14 stycznia 2019 |
| Abstrakty: | angielski |
| This paper presents a concept of the air quality monitoring system design and describes a selection of data quality analysis methods. A high level of industrialisation affects the risk of natural disasters related to environmental pollution such as e.g. air pollution by gases and clouds of dust (carbon monoxide, sulphur oxides, nitrogen oxides). That is why researches related to the monitoring this type of phenomena are extremely important. Low-cost air quality sensors are more commonly used to monitor air parameters in urban areas. These types of sensors are used to obtain an image of the spatiotemporal variability in the concentration of air pollutants. Aside from their low price , which is important from a point of view of the economic accessibility of society, low-cost sensors are prone to produce erroneous results compared to professional air quality monitors. The described study focuses on the analysis of outliers as particularly interesting for further analysis, as well as modelling with machine learning methods for air quality assessment in the city of Lublin. |
