A SOM‐based methodology for classifying air quality monitoring stations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The application of mathematical tools can be necessary to provide an integrated analysis and interpretation of the abundant information that can be collected in air quality monitoring networks. This article develops a methodology based on the use of Self‐Organizing Map (SOM) artificial neural networks for integrating data about multiple measured pollutants to group monitoring stations according to their similar air quality. The proposed method considers the subsequent geographical mapping of the clusters of stations observed with the SOM, which can make it possible to detect geographically different areas but that share similar air pollution problems. This methodology is illustrated with its application to a case study in which 517 stations of the Spanish air quality monitoring network were classified considering simultaneously their levels of regulated pollutants in 2005, highlighting some implications of data normalization in the process. In particular, the use of legal limit values to normalize the concentrations of pollutants proved to be especially advisable. Results obtained with the SOM‐based methodology, when compared to classifications based directly on legislation, provided more useful classifications for further air quality management actions, and revealed that these types of tools can facilitate the design of air pollution reduction programs by discovering different areas with similar problems. © 2010 American Institute of Chemical Engineers Environ Prog, 2011.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».