Principal component and multiple linear regressions to predict ozone concentrations

• Tipo: Poster em Conferência Internacional
• Data: 2007

Autores

Sofia I. V. Sousa (Autor) FEUP; Fernando G. Martins (Autor) FEUP; José C. M. Pires (Autor) FEUP; Maria C. M. Alvim-Ferraz (Autor) FEUP; Maria C. Pereira (Autor) FEUP

Conferência Internacional

28th NATO/CCMS International Technical Meeting on Air Pollution Modeling and Its Applications

Leipzig, Germany, May 15-19, 2006

Indexação

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Classificação Científica

FOS: Ciências da engenharia e tecnologias

CORDIS: Ciências Tecnológicas > Engenharia > Engenharia de sistemas

Outras Informações

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