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초록 본 연구에서는 선형/다중 선형 회귀 및 감독 학습 기법을 포함한 여러 저비용 센서의 현장 보정 방법들의 성능을 비교하였다. 질소 산화물 및 일산화탄소용 금속 산화물 또는 전기화학 센서 군집과 소형 적외선 이산화탄소 센서가 운영되었다. 보정은 참조 측정값을 기준으로 평가 첫 2주 동안 수행되었다. 각 회귀 방법의 정확성은 준농촌 지역의 5개월간 현장 실험에서 정규 회귀, 목표 다이어그램, 측정 불확실성, 센서 예측량의 시간 경과에 따른 변동 등을 사용하여 평가되었다. Part A에서 이미 발표된 오존 및 질소 산화물 분석에 추가하여, 본 연구는 일산화탄소 센서가 유럽 대기질 지침에서 지시 방법에 대해 설정한 25% 불확실성의 데이터 품질 목표(DQOs)를 충족할 수 있는지 평가하였다. 오존 및 질소 산화물과 마찬가지로, NO, CO 및 CO2에 대해 최고 일치는 선형 및 다중선형 회귀에 비해 감독 학습 기법에서 관찰되었다.
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Laurent Spinelle
Michel Gerboles
Maria Gabriella Villani
Sensors and Actuators B Chemical
Joint Research Centre
National Agency for New Technologies, Energy and Sustainable Economic Development
Instituto de Tecnologías Físicas y de la Información “Leonardo Torres Quevedo”
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Spinelle 등 (Sun,)이 이 문제를 연구하였다.
www.synapsesocial.com/papers/6a01b26e897643a80dcb003f — DOI: https://doi.org/10.1016/j.snb.2016.07.036