Исходные данные с сенсоров для анализа.

В этом разделе несколькими методами обучения с учителем построены регрессионные модели, учитывающие логнормальность распределения данных об уровнях концентрации PM2.5 в приземном слое атмосферы г. Красноярска. Модели сравниваются по коэффициенту детерминации. Факторы регрессионных моделей: логарифм уровня концентраций PM2.5, полученных анализатором E-BAM (ln(PMm)); температура (ts), давление (ps) и влажность (hs), полученные с помощью датчиков станции CityAir. Отклик:…

Для оперативной корректировки PMs удобно использовать параметрическую модель множественной линейной регрессии методом наименьших квадратов, учитывающую показания температуры и давления. В этом случае фактором является концентрация PM2.5, измеренная оптическим датчиком CityAir, а для обучения модели в качестве отклика используются концентрации PM2.5, измеренные анализатором E-BAM. Ниже приведены формулы пересчета показаний оптических датчиков. (R2 — Коэффициент детерминации) 1.…

Большая часть данных предоставленна проектом air.krasn.ru : Размещение эталоных датчиков Области максимальной корреляции показаний датчиков сети КНЦ СО РАН с показаниями скорректированных датчиков постов «vet», «pok», «svr», «kir» Полученные топографические области хорошо можно объяснить из следующих географических фактов. Во-первых, датчик s_pok находится на хорошо продуваемом высоком холме, вдали от транспортных развязок. Ожидаемо показания этого датчика…