Analisando Dados de Qualidade do Ar por Machine Learning
A aprendizagem de máquina (Machine Learning - ML) possibilita a análise de grande quantidade de dados. Estes dados são gerados a todo instante, como dados de consumo, saúde pública e processos industriais. Um exemplo destes datasets são os conjuntos de parâmetros gerados no monitoramento da qualida...
Saved in:
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidade Federal do Rio Grande
2025-07-01
|
| Series: | Vetor |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://periodicos.furg.br/vetor/article/view/18205 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Summary: | A aprendizagem de máquina (Machine Learning - ML) possibilita a análise de grande quantidade de dados. Estes dados são gerados a todo instante, como dados de consumo, saúde pública e processos industriais. Um exemplo destes datasets são os conjuntos de parâmetros gerados no monitoramento da qualidade do ar. Neste trabalho, são utilizadas ferramentas de ML para avaliar a qualidade do ar em uma estação da CETESB em Cubatão, estação 66 - Parisi. Os dados de um ano, 1/1/2022 a 1/1/2023, para Partículas Inaláveis (MP10), óxidos de nitrogênio (NO, NO2 e NOx) e SO2 foram considerados. Foram desenvolvidas engenharia de atributos, agrupamento e classificação. O dendrograma indicou quatro clusters, o que foi confirmado pelo método do K-médios. O classificador com melhor performance foi o algoritmo de k vizinhos mais próximos, com um coeficiente igual a 0,953138. As ferramentas resultaram em análises interessantes que contribuem para o melhor controle sobre os poluentes na atmosfera. O cuidado com o meio ambiente deve ser uma atitude de todos. Mesmo pequenas iniciativas podem contribuir para criar movimentos e políticas públicas.
|
|---|---|
| ISSN: | 0102-7352 2358-3452 |