All

What are you looking for?

All
Projects
Results
Organizations

Quick search

  • Projects supported by TA ČR
  • Excellent projects
  • Projects with the highest public support
  • Current projects

Smart search

  • That is how I find a specific +word
  • That is how I leave the -word out of the results
  • “That is how I can find the whole phrase”

Anomaly detection in particulate matter pollution open data

The result's identifiers

  • Result code in IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21240%2F19%3A00334916" target="_blank" >RIV/68407700:21240/19:00334916 - isvavai.cz</a>

  • Result on the web

    <a href="https://hi.kkui.fei.tuke.sk/daz2019/DaZ_WIKT_2019_Zbornik.pdf" target="_blank" >https://hi.kkui.fei.tuke.sk/daz2019/DaZ_WIKT_2019_Zbornik.pdf</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternative languages

  • Result language

    čeština

  • Original language name

    Detekce anomálií v otevřených datech o znečištění ovzduší polétavým prachem

  • Original language description

    Senzorická síť veřejného osvětlení na pražském Karlínském náměstí poskytuje měření znečištění ovzduší polétavým prachem PM10 jako otevřená data. V této práci v nich detekujeme anomálie pomocí algoritmů strojového učení pro predikci časových řad a prahování. Chceme, aby se algoritmus strojového učení naučil pravidelnosti v datech a pokud se stane něco neočekávaného, tak to prahováním odhalíme. Experimentovali jsme s lineární regresí a LSTM rekurentní neuronovou sítí, které jsme mezi sebou porovnávali střední kvadratickou chybou. Ukázalo se, že lineární regrese, která predikuje z posledních dvou měření, dosahuje lepších výsledků. Anomálie jsme detekovali z rozdílů predikovaných a skutečných hodnot. Práh pro detekování anomálií jsme vypočítali z histogramu rozdílů predikcí a skutečně naměřených hodnot. Testování ukázalo, že takto navržená metoda dokáže odhalit některé anomálie v měřeních polétavého prachu PM10, ale mnoho anomálií (například postupně nabíhajících) nedetekuje.

  • Czech name

    Detekce anomálií v otevřených datech o znečištění ovzduší polétavým prachem

  • Czech description

    Senzorická síť veřejného osvětlení na pražském Karlínském náměstí poskytuje měření znečištění ovzduší polétavým prachem PM10 jako otevřená data. V této práci v nich detekujeme anomálie pomocí algoritmů strojového učení pro predikci časových řad a prahování. Chceme, aby se algoritmus strojového učení naučil pravidelnosti v datech a pokud se stane něco neočekávaného, tak to prahováním odhalíme. Experimentovali jsme s lineární regresí a LSTM rekurentní neuronovou sítí, které jsme mezi sebou porovnávali střední kvadratickou chybou. Ukázalo se, že lineární regrese, která predikuje z posledních dvou měření, dosahuje lepších výsledků. Anomálie jsme detekovali z rozdílů predikovaných a skutečných hodnot. Práh pro detekování anomálií jsme vypočítali z histogramu rozdílů predikcí a skutečně naměřených hodnot. Testování ukázalo, že takto navržená metoda dokáže odhalit některé anomálie v měřeních polétavého prachu PM10, ale mnoho anomálií (například postupně nabíhajících) nedetekuje.

Classification

  • Type

    D - Article in proceedings

  • CEP classification

  • OECD FORD branch

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Result continuities

  • Project

  • Continuities

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Others

  • Publication year

    2019

  • Confidentiality

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Data specific for result type

  • Article name in the collection

    DATA A ZNALOSTI & WIKT 2019

  • ISBN

    978-80-553-3354-0

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Number of pages

    6

  • Pages from-to

    66-71

  • Publisher name

    Technická univerzita v Košiciach

  • Place of publication

    Košice

  • Event location

    Košice

  • Event date

    Oct 10, 2019

  • Type of event by nationality

    WRD - Celosvětová akce

  • UT code for WoS article