• English
    • العربية
  • English
  • تسجيل الدخول
  • جامعة قطر
  • مكتبة جامعة قطر
  •  الصفحة الرئيسية
  • الوحدات والمجموعات
  • المساعدة
    • إرسال الأعمال الأكاديمية
    • سياسات الناشر
    • أدلة المستخدم
    • الأسئلة الأكثر تكراراً
  • عن المستودع الرقمي
    • الرؤية والرسالة
عرض التسجيلة 
  •   مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الهندسة
  • علوم وهندسة الحاسب
  • عرض التسجيلة
  • مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الهندسة
  • علوم وهندسة الحاسب
  • عرض التسجيلة
  •      
  •  
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Urban air pollution monitoring system with forecasting models

    Thumbnail
    التاريخ
    2016
    المؤلف
    Shaban, Khaled Bashir
    Kadri, Abdullah
    Rezk, Eman
    البيانات الوصفية
    عرض كامل للتسجيلة
    الملخص
    A system for monitoring and forecasting urban air pollution is presented in this paper. The system uses low-cost air-quality monitoring motes that are equipped with an array of gaseous and meteorological sensors. These motes wirelessly communicate to an intelligent sensing platform that consists of several modules. The modules are responsible for receiving and storing the data, preprocessing and converting the data into useful information, forecasting the pollutants based on historical information, and finally presenting the acquired information through different channels, such as mobile application, Web portal, and short message service. The focus of this paper is on the monitoring system and its forecasting module. Three machine learning (ML) algorithms are investigated to build accurate forecasting models for one-step and multi-step ahead of concentrations of ground-level ozone (O3), nitrogen dioxide (NO2), and sulfur dioxide (SO2). These ML algorithms are support vector machines, M5P model trees, and artificial neural networks (ANN). Two types of modeling are pursued: 1) univariate and 2) multivariate. The performance evaluation measures used are prediction trend accuracy and root mean square error (RMSE). The results show that using different features in multivariate modeling with M5P algorithm yields the best forecasting performances. For example, using M5P, RMSE is at its lowest, reaching 31.4, when hydrogen sulfide (H2S) is used to predict SO2. Contrarily, the worst performance, i.e., RMSE of 62.4, for SO2 is when using ANN in univariate modeling. The outcome of this paper can be significantly useful for alarming applications in areas with high air pollution levels. 2016 IEEE. Personal use is permitted, but republication/redistribution requires IEEE permission.
    DOI/handle
    http://dx.doi.org/10.1109/JSEN.2016.2514378
    http://hdl.handle.net/10576/17924
    المجموعات
    • علوم وهندسة الحاسب [‎2429‎ items ]

    entitlement


    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    الصفحة الرئيسية

    أرسل عملك التابع لجامعة قطر

    تصفح

    محتويات مركز المجموعات الرقمية
      الوحدات والمجموعات تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر
    هذه المجموعة
      تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر

    حسابي

    تسجيل الدخول

    إحصائيات

    عرض إحصائيات الاستخدام

    عن المستودع الرقمي

    الرؤية والرسالة

    المساعدة

    إرسال الأعمال الأكاديميةسياسات الناشرأدلة المستخدمالأسئلة الأكثر تكراراً

    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    Video