Analysis of air pollution in vertical profile using self-organizing maps
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27230%2F18%3A10236634" target="_blank" >RIV/61989100:27230/18:10236634 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/61989100:27240/18:10236634 RIV/61989100:27350/18:10236634 RIV/61989100:27730/18:10236634
Výsledek na webu
<a href="https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-60834-1_17" target="_blank" >https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-60834-1_17</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-60834-1_17" target="_blank" >10.1007/978-3-319-60834-1_17</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Analysis of air pollution in vertical profile using self-organizing maps
Popis výsledku v původním jazyce
Air pollution modelling is a key step for air pollution policy and management. To assess the air pollution variability in vertical profile over the industrial agglomeration, two approaches have been used. Since the PM distribution changes with elevation and also strongly depends on meteorological conditions - first, the correlation coefficients were calculated for selected parameters and correlation matrix were created; next, the Self-Organizing Maps (SOM) were used to find association between resulting correlations - especially between PM concentrations, elevation, selected meteorological parameters, and GPS of locations measured. The calculations have been carried out using R and MatLab software.
Název v anglickém jazyce
Analysis of air pollution in vertical profile using self-organizing maps
Popis výsledku anglicky
Air pollution modelling is a key step for air pollution policy and management. To assess the air pollution variability in vertical profile over the industrial agglomeration, two approaches have been used. Since the PM distribution changes with elevation and also strongly depends on meteorological conditions - first, the correlation coefficients were calculated for selected parameters and correlation matrix were created; next, the Self-Organizing Maps (SOM) were used to find association between resulting correlations - especially between PM concentrations, elevation, selected meteorological parameters, and GPS of locations measured. The calculations have been carried out using R and MatLab software.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/LO1404" target="_blank" >LO1404: Trvale udržitelný rozvoj Centra ENET</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2018
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Advances in intelligent systems and computing. Volume 565
ISBN
978-3-319-60833-4
ISSN
2194-5357
e-ISSN
2194-5365
Počet stran výsledku
9
Strana od-do
159-168
Název nakladatele
Springer
Místo vydání
Berlin
Místo konání akce
Marrákeš
Datum konání akce
21. 11. 2016
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—