Βελτιστοποίηση της μοντελοποίησης μετρήσεων δικτύου παρακολούθησης ποιότητας αέρα με τη χρήση γενετικών αλγορίθμων
Creators: name: Βογιατζή, Ευγενία Σπυρίδωνος
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2023
Subjects: Γενετικός αλγόριθμος
Μηχανική Μάθηση
Μοντελοποίηση
Genetic Algorithm
Machine Learning
Modeling

description: Καθώς η ανάγκη για ακριβή και σε πραγματικό χρόνο παρακολούθηση περιβαλλοντικών μεταβλητών συνεχίζει να αυξάνεται, η επέκταση δικτύων παρακολούθησης της ποιότητας του αέρα επιβάλλεται όλο και περισσότερο. Ωστόσο, η χρήση των σχετικών αισθητήρων θέτει σημαντικές προκλήσεις όσον αφορά την ποιότητα των μετρήσεων, ενώ στο μεταξύ η έκταση του δικτύου είναι στις περισσότερες περιπτώσεις περιορισμένη. Η παρούσα εργασία παρουσιάζει μια νέα προσέγγιση που αξιοποιεί τεχνικές μηχανικής μάθησης, ενώ ταυτόχρονα βασίζεται σε γενετικούς αλγόριθμους, για να βελτιστοποιήσει την ανάπτυξη και τη λειτουργία ενός δικτύου παρακολούθησης ποιότητας αέρα. Η προτεινόμενη υπολογιστική διαδικασία συνδυάζει μοντέλα μηχανικής μάθησης, με έναν γενετικό αλγόριθμο, για την εύρεση ενός βέλτιστου συνδυασμού μεταβλητών και μοντέλων, που μεγιστοποιεί την απόδοση πρόβλεψης όσον αφορά την ανακατασκευή των δεδομένων. Ο τελικός σκοπός είναι η αύξηση της καλυπτικότητας και η βελτίωση της σχέσης κόστους-αποτελεσματικότητας. Η μελέτη στοχεύει στην ακριβή ανακατασκευή βελτιωμένων προβλέψεων των συγκεντρώσεων των ρύπων ενδιαφέροντος μέσω της επιλογής καταλληλότερων μεταβλητών και μοντέλων, αναδεικνύοντας την αποτελεσματικότητα της προσέγγισης στην ενίσχυση της ικανότητας του δικτύου να καταμετρά δεδομένα ποιότητας αέρα με υψηλότερη χωρική και χρονική ανάλυση. Τα αποτελέσματα δείχνουν τη δυνατότητα για σημαντικές βελτιώσεις μέσω μειωμένου πλεονασμού και την ικανότητα παροχής καλύτερης κάλυψης σε περιοχές ενδιαφέροντος, όπως αστικά περιβάλλοντα που δεν καλύπτονται επί του παρόντος επαρκώς από το υπάρχον δίκτυο. Με την ενσωμάτωση μηχανικής μάθησης και εξελικτικών αλγορίθμων, αυτή η προσέγγιση προσφέρει μια επεκτάσιμη και προσαρμόσιμη λύση για την αντιμετώπιση των εξελισσόμενων αναγκών της ατμοσφαιρικής έρευνας και της παρακολούθησης του κλίματος στις τρέχουσες κοινωνίες
description: As the need for accurate and real-time monitoring of environmental variables continues to grow, the expansion of air quality monitoring networks has become even more imperative. However, the efficiency of these sensors poses significant challenges concerning the quality of the measurements while in the meantime the size of the network is in most cases limited. This presents a novel approach that leverages machine learning techniques, while at the same time based on genetic algorithms, to optimize the network’s development and operation. The proposed computational procedure combines machine learning models with a genetic algorithm to find an optimal combination of variables and models that maximizes data prediction, specifically data reconstruction performance. The final aim is to increase pollutant monitoring coverage and cost-effectiveness. The study presents pollutant predictions improved through feature and model selection, demonstrating the effectiveness of the approach in enhancing the network's ability to capture atmospheric data with higher spatial and temporal resolution. The results showcase the potential for significant improvements through reduced redundancy and the ability to provide better coverage in areas of interest, such as urban environments that are not currently sufficiently covered by the existing network. The study aims to accurately reconstruct improved predictions of the concentrations of pollutants of interest through the selection of more appropriate variables and models, highlighting the effectiveness of the approach in enhancing the network's ability to count quality data of higher spatial and temporal resolution. The results show the potential for significant improvements through reduced redundancy and the ability to provide better coverage to areas of interest, such as urban environments currently not adequately covered by the existing network. By incorporating machine learning and evolutionary algorithms, this approach offers a scalable and adaptable solution to address the evolving needs of atmospheric research and climate monitoring in today's societies