Publikace detail

Air Quality Assessment by Neural Networks

Autoři: Hájek Petr | Olej Vladimír

Rok: 2011

Druh publikace: kapitola v odborné knize

Název zdroje: Environmental Modeling for Sustainable Regional Development : System Approaches and Advanced Methods

Název nakladatele: IGI Global

Místo vydání: Hershey

Strana od-do: 91-117

Tituly:

Jazyk	Název	Abstrakt	Klíčová slova
cze	Ohodnocování kvality ovzduší pomocí neuronových sítí	Kapitola uvádí přehled současných metod používaných pro ohodnocování kvality ovzduším tj. indexů citlivosti ovzduší a indexů kvality ovzduší. Tradičně jsou používány indexy kvality ovzduší jako průměrné hodnoty vybraných látek znečišťujících ovzduší. Toto ohodnocování nebere v úvahu např. místní specifické podmínky nebo synergické efekty. Tato omezení lze odstranit použitím kombinace neuronových sítí a fuzzy logiky. Výsledný model umožnuje analyzovat strukturu v datech, objevit shluky podobných lokalit, interpretovat výsledky srozumitelným způsobem a klasifikovat také dosud neznámé lokality do tříd podle stupně znečištění ovzduší.	Kvalita ovzduší;neuronové sítě;fuzzy logické neuronové sítě
eng	Air Quality Assessment by Neural Networks	The chapter presents an overview of current methods for air quality assessment, i.e. air stress indices and air quality indices. Traditional air quality assessment is realized using air quality indices which are determined as mean values of selected air pollutants. Thus, air quality assessment depends on strictly given limits without taking into account specific local conditions and synergic relations between air pollutants and other meteorological factors. The stated limitations can be eliminated, e.g. using systems based on neural networks and fuzzy logic. Therefore, the chapter presents a design of a model for air quality assessment based on a combination of Kohonen’s self-organizing feature maps and fuzzy logic neural networks. The model makes it possible to analyze the structure of data, to find localities with similar air quality, and to interpret the classification results by means of fuzzy logic. Due to its generalization ability, it is also possible to classify unknown localities into classes assessing their air quality.	Air quality;neural networks;fuzzy logic neural networks

Vyhledávání

Přihlášení pro studenty

Přihlášení pro zaměstnance

Publikace detail

Ústavy

Pracoviště

Jak nás najdete?

Služby

Často hledáte