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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.12
- 수록면
- 172 - 180 (9page)
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Air quality prediction is a significant field in environmental engineering, as air and water are essential for life on Earth. Nowadays, a common parameter used worldwide to measure air quality is termed as Air quality index. The parameter is measured based on the air pollutant concentration. The hybrid neuronal networks have been widely used for modeling air quality index. In the quest of optimizing the error in modeling air quality index, the existing adaptive neuro-fuzzy inference system is improved in this study using algorithms based on evolution and swarm movement. The model is based on the prominent air pollutants- nitrogen oxide, particulate matter of size equal to or less than 2.5microns (PM<SUB>2.5</SUB>), and sulphur dioxide. The proposed hybrid model using wavelet transform, particle swarm optimization, and adaptive neuro-fuzzy inference system accurately predicts the Air Quality Index and can be used in the public interest to take necessary precautions beforehand.
목차
ABSTRACT
1. Introduction
2. Methodology
3. Results and Discussions
4. Conclusion
References
참고문헌 (32)
참고문헌 신청
IQAir. 2018 World Air Quality Report. IQAir AirVisual 2018; c2019 [cited 05 March 2019]. Available from: https://www.iqair.com.
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Cole B, Jeffrey RS, Andrew B, Patrick R. Pediatric Psychiatric Emergency Department Utilization and Fine Particulate Matter: A Case-Crossover Study. Environ. Health Persp. 2019;127(9): 097006-1-097006-7.
Fu P, Guo X, Cheung FMH, Yung KKL. The association between PM2.5 exposure and neurological disorders: A systematic review and meta-analysis. Sci. Total Environ. 2019;655:1240-1248.
Vera P, Kayo U, Shunji K, et al. Acute effects of Ambient PM2. 5 on all-cause and cause-specific emergency ambulance dispatches in Japan. Int. J. Environ. Res. Public Health 2018;15(2):307.
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Fu P, Guo X, Cheung FMH, Yung KKL. The association between PM2.5 exposure and neurological disorders: A systematic review and meta-analysis. Sci. Total Environ. 2019;655:1240-1248.
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