Computational evaluation of ensemble machine learning methods for air quality modeling
Creators: name: Μπαγκής, Ευάγγελος Δημητρίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2020
Subjects: Ποιότητα Αέρα
Συνδυαστικές Μέθοδοι Μηχανικής Μάθησης
Βελτιστοποίηση
Air Quality
Ensemble Machine Learning Methods
Optimization

description: Exposure to high concentrations of pollutants for long periods of time results in negative health effects, causes respiratory diseases, reduces life expectancy, and contributes to the deterioration of chronic patients' health. With the aid of air quality monitoring services, the risk of being affected by air pollution can be reduced greatly by helping society pursue better policies. Meteorological and air quality hourly observations from seven environmental monitoring stations across Thessaloniki, Greece are combined, to evaluate the following operational scenarios regarding the estimation (or nowcasting) of pollutant levels. In the network of the seven monitoring stations a) a single pollutant sensor fails, b) a single station (or device) stops operating, c) a spatially invariant global model is trained on a number of stations and produces results for a never before seen station d) stations are independent. The aim of this thesis is to integrate optimization procedures with machine learning and ensemble learning methods in order to predict the particulate matter (PM10) hourly concentration in the above scenarios. Results suggest that stacking generalization can enhance the performance of the traditional machine learning models in terms of coefficient of determination, Root Mean Square Distance (RMSD) and Mean Absolute Error (MAE). Moreover, the use of different feature selection/dimensionality reduction methods in conjunction offers valuable information that can be exploited with stacking. Evaluation is performed to four out of seven stations included in the data set and it yields coefficient of determination (0.34 - 0.79), RMSD (10.8 - 20.4) and MAE (7.3 - 13.6) depending on the scenario and the station.
description: Η έκθεση σε υψηλές συγκεντρώσεις ρύπων για μεγάλα χρονικά διαστήματα μπορεί να προκαλέσει αναπνευστικές ασθένειες, να μειώσει το προσδόκιμο ζωής και να συμβάλλει στην επιδείνωση της υγείας των χρονίως πασχόντων, αλλά αξιοποιώντας τις πληροφορίες από τις υπηρεσίες παρακολούθησης της ποιότητας του αέρα δύναται να μειωθεί ο κίνδυνος να επηρεαστούν οι ευπαθείς ομάδες από την ατμοσφαιρική ρύπανση, βοηθώντας την κοινωνία να ακολουθήσει καλύτερες πολιτικές. Συνδυάζονται δεδομένα ρύπων αλλά και μετεωρολογικές παρατηρήσεις με ωριαία ακρίβεια από επτά σταθμούς σε όλη τη Θεσσαλονίκη, για να αξιολογηθούν τα ακόλουθα επιχειρησιακά σενάρια σχετικά με την εκτίμηση (ανακατασκευή) των επιπέδων των ρύπων. Στο δίκτυο των επτά σταθμών καταγραφής α) ένας αισθητήρας αποτυγχάνει να καταγράψει μετρήσεις, β) ένας σταθμός σταματά να λειτουργεί, γ) ένα χωρικά αμετάβλητο παγκόσμιο μοντέλο εκπαιδεύεται σε έναν αριθμό σταθμών και προβλέπει σε έναν σταθμό που δεν έχει ξαναδεί ποτέ δ) οι σταθμοί είναι ανεξάρτητοι. Ο στόχος αυτής της διατριβής είναι να ενοποιήσει διαδικασίες βελτιστοποίησης και μηχανικής μάθησης με μεθόδους μάθησης συνόλου για να προβλέψει την ωριαία συγκέντρωση των αναπνέυσιμων σωματιδίων (PM10) στα παραπάνω σενάρια. Τα αποτελέσματα δείχνουν ότι η μάθηση συνόλου μπορεί να βελτιώσει την απόδοση των παραδοσιακών μοντέλων μηχανικής μάθησης όσον αφορά τον συντελεστή προσδιορισμού, την τετραγωνική ρίζα της μέσης τετραγωνικής απόστασης (RMSD) και το μέσο απόλυτο σφάλμα (MAE). Επιπλέον, η χρήση διαφορετικών μεθόδων επιλογής μεταβλητών/μείωσης διαστάσεων προσφέρει πολύτιμες πληροφορίες που μπορούν να αξιοποιηθούν από τη μάθηση συνόλου. Η αξιολόγηση πραγματοποιείται σε τέσσερις από τους επτά σταθμούς που περιλαμβάνονται στο σύνολο δεδομένων και αποδίδει συντελεστή προσδιορισμού (0,34 - 0,79), RMSD (10,8 - 20,4) και MAE(7,3 - 13,6) ανάλογα με το σενάριο και το σταθμό.