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Aplicação de algoritmos de classificação e regressão multivariados na análise de dados de qualidade do ar (2020)

  • Authors:
  • USP affiliated authors: ALMEIDA, MARCELO DORIA HILTNER - EP ; SANTOS, MARCO ANTONIO DOS - MAC
  • Unidades: EP; MAC
  • Sigla do Departamento: PQI
  • Subjects: POLUIÇÃO ATMOSFÉRICA; ANÁLISE DE DADOS; QUALIDADE DO AR
  • Language: Português
  • Abstract: Este trabalho estuda a viabilidade de aplicaçãoo de técnicas de análise de dados para fenômenos de poluição do ar no estado de São Paulo, com enfoque no município de Santa Gertrudes, que possui maior taxa de poluentes particulados do estado. O objetivo é compreender o perfil de poluição na cidade, que é fortemente marcado pela atividade de cerâmica, e desenvolver ferramentas que auxiliem no tratamento desses dados. Para isso, utilizam-se técnicas de regressão multivariadas, decomposição de séries históricas, análises de estatística descritiva e de componentes principais. Os poluentes foco deste trabalho foram MP10, MP2.5 e NOx, que são os maiores problemas da região. Concluiu-se que a regressão multivariável pode ser utilizada para preenchimento de vazios nos dados (imputação) e que a decomposição da série histórica é útil para identificar dados anômalos. A análise de componentes principais reduziu em 50% a quantidade de variáveis que precisamos para descrever o sistema.
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    • ABNT

      ALMEIDA, Marcelo Dória Hiltner; GUARDANI, Roberto. Aplicação de algoritmos de classificação e regressão multivariados na análise de dados de qualidade do ar. [S.l: s.n.], 2020.
    • APA

      Almeida, M. D. H., & Guardani, R. (2020). Aplicação de algoritmos de classificação e regressão multivariados na análise de dados de qualidade do ar. São Paulo.
    • NLM

      Almeida MDH, Guardani R. Aplicação de algoritmos de classificação e regressão multivariados na análise de dados de qualidade do ar. 2020 ;
    • Vancouver

      Almeida MDH, Guardani R. Aplicação de algoritmos de classificação e regressão multivariados na análise de dados de qualidade do ar. 2020 ;

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