Consiglio Nazionale delle Ricerche

Tipo di prodottoArticolo in rivista
TitoloInput strategy analysis for an air quality data modelling procedure at a local scale based on neural network
Anno di pubblicazione2015
Formato
  • Elettronico
  • Cartaceo
Autore/iRagosta M.; D'Emilio M.; Giorgio G.A.
Affiliazioni autoriEngineering School, University of Basilicata, V.le dell'Ateneo Lucano, Potenza, 85100, Italy; Institute of Methodologies for Environmental Research - National Research Council of Italy, Zona Industriale Tito Scalo, Tito, Potenza, 85050, Italy
Autori CNR e affiliazioni
  • MARIAGRAZIA D'EMILIO
Lingua/e
  • inglese
AbstractIn recent years, a significant part of the studies on air pollutants has been devoted to improve statistical techniques for forecasting the values of their concentrations in the atmosphere. Reliable predictions of pollutant trends are essential not only for setting up preventive measures able to avoid risks for human health but also for helping stakeholders to take decision about traffic limitations. In this paper, we present an operating procedure, including both pollutant concentration measurements (CO, SO<inf>2</inf>, NO<inf>2</inf>, O<inf>3</inf>, PM10) and meteorological parameters (hourly data of atmospheric pressure, relative humidity, wind speed), which improves the simple use of neural network for the prediction of pollutant concentration trends by means of the integration of multivariate statistical analysis. In particular, we used principal component analysis in order to define an unconstrained mix of variables able to improve the performance of the model. The developed procedure is particularly suitable for characterizing the investigated phenomena at a local scale.
Lingua abstractinglese
Altro abstract-
Lingua altro abstract-
Pagine daart.n.307
Pagine a-
Pagine totali8
RivistaEnvironmental monitoring and assessment (Print)
Attiva dal 1981
Editore: Kluwer Academic Publishers - London
Paese di pubblicazione: Paesi Bassi
Lingua: inglese
ISSN: 0167-6369
Titolo chiave: Environmental monitoring and assessment (Print)
Titolo proprio: Environmental monitoring and assessment. (Print)
Titolo abbreviato: Environ. monit. assess. (Print)
Numero volume della rivista187
Fascicolo della rivista5
DOI10.1007/s10661-015-4556-9
Verificato da refereeSì: Internazionale
Stato della pubblicazionePublished version
Indicizzazione (in banche dati controllate)
  • Scopus (Codice:2-s2.0-84928780951)
  • ISI Web of Science (WOS) (Codice:000355607100051)
Parole chiaveAtmospheric pollutants, Forecasting procedure, Multivariate analysis, Neural network
Link (URL, URI)http://link.springer.com/article/10.1007%2Fs10661-015-4556-9
Titolo parallelo-
Licenza-
Scadenza embargo-
Data di accettazione-
Note/Altre informazioni-
Strutture CNR
  • IMAA — Istituto di metodologie per l'analisi ambientale
Moduli/Attività/Sottoprogetti CNR
  • TA.P06.023.001 : GdR: Metodi e Tecniche OT multi-piattaforma per la Caratterizzazione dei Processi di Superficie e per il monitoraggio NRT dei Rischi naturali ed Antropici
  • INT.P04.003.015 : Metodologie e tecniche di elaborazione, integrazione e sharing di dati OT
Progetti Europei-
Allegati
Input strategy analysis for an air quality data modelling procedure at a local scale based on neural network (documento privato )
Tipo documento: application/pdf