Poster 18 Principal component and multiple linear regressions to predict ozone concentrations

• Tipo: Outra Publicação em Revista Científica Internacional
• Data: 2007

Autores

Sousa, SIV (Autor) FEUP; Martins, FG (Autor) FEUP; Pires, J (Autor) Outra; Alvim Ferraz, MCM (Autor) Outra; Pereira, MC (Autor) FEUP

Revista

Título: Developments in Environmental Science

Vol. 33

Páginas: 790-792

ISSN: 1474-8177

Editora: Elsevier B.V.

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Outras Informações

ID Authenticus: P-008-NT3

DOI: 10.1016/s1474-8177(07)06818-0

Abstract (EN): The aim of this study was: (i) to predict next day hourly ozone concentrations, for an urban site with traffic influence located at Oporto, by applying principal component regression (PCR); and (ii) comparing PCR with multiple linear regression (MLR). The use of principal components as inputs in the models improved the O3 concentrations prediction.

Idioma: Inglês

Tipo (Avaliação Docente): Científica