Published May 1, 2023
| Version v1
Publication
Open
An open‐source tool for evaluating calibration techniques used in low‐cost air pollutant monitors
Creators
- 1. Universidade do Vale do Itajaí
- 2. Universidade Federal de Santa Catarina
- 3. Cuban Neuroscience Center
Description
Abstract Low‐cost air pollutant sensors suffer several interferences due to the variation of climatic elements. Recent studies look for calibration solutions based on different regression and classification machine learning algorithms. The present work brings together the implementation and extraction of performance metrics from these algorithms in a single open‐source tool. Both the input data and parameters for each algorithm are automatically configured. This feature makes the tool compatible with any input dataset and removes the need to interact with complex codes.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
تعاني مستشعرات ملوثات الهواء منخفضةالتكلفة من العديد من التداخلات بسبب تباين العناصر المناخية. تبحث الدراسات الحديثة عن حلول المعايرة بناءً على خوارزميات التعلم الآلي المختلفة للانحدار والتصنيف. يجمع العمل الحالي بين تنفيذ واستخراج مقاييس الأداء من هذه الخوارزميات في أداة واحدة مفتوحة المصدر. يتم تكوين كل من بيانات الإدخال والمعلمات لكل خوارزمية تلقائيًا. تجعل هذه الميزة الأداة متوافقة مع أي مجموعة بيانات إدخال وتزيل الحاجة إلى التفاعل مع الرموز المعقدة.Translated Description (French)
Résumé Les capteurs de polluants atmosphériques à faible coût subissent plusieurs interférences en raison de la variation des éléments climatiques. Des études récentes recherchent des solutions d'étalonnage basées sur différents algorithmes d'apprentissage automatique de régression et de classification. Le présent travail rassemble la mise en œuvre et l'extraction de métriques de performance à partir de ces algorithmes dans un seul outil open source. Les données d'entrée et les paramètres de chaque algorithme sont automatiquement configurés. Cette fonctionnalité rend l'outil compatible avec n'importe quel ensemble de données d'entrée et élimine le besoin d'interagir avec des codes complexes.Translated Description (Spanish)
Resumen Los sensores de contaminantes atmosféricos de bajo coste sufren varias interferencias debido a la variación de los elementos climáticos. Estudios recientes buscan soluciones de calibración basadas en diferentes algoritmos de aprendizaje automático de regresión y clasificación. El presente trabajo reúne la implementación y extracción de métricas de rendimiento de estos algoritmos en una única herramienta decódigo abierto. Tanto los datos de entrada como los parámetros de cada algoritmo se configuran automáticamente. Esta característica hace que la herramienta sea compatible con cualquier conjunto de datos de entrada y elimina la necesidad de interactuar con códigos complejos.Files
ell2.12816.pdf
Files
(16.0 kB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:d32816db6998e97bae9fb68049f452b5
|
16.0 kB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- أداة مفتوحةالمصدر لتقييم تقنيات المعايرة المستخدمة في شاشات مراقبة ملوثات الهواء منخفضةالتكلفة
- Translated title (French)
- Un outil open source pour évaluer les techniques d'étalonnage utilisées dans les moniteurs de polluants atmosphériques à faiblecoût
- Translated title (Spanish)
- Una herramienta decódigo abierto para evaluar las técnicas de calibración utilizadas en monitores de contaminantes atmosféricos de bajo coste
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W4382814337
- DOI
- 10.1049/ell2.12816
References
- https://openalex.org/W2064127932
- https://openalex.org/W2520558365
- https://openalex.org/W2611252840
- https://openalex.org/W2760829798
- https://openalex.org/W2784031884
- https://openalex.org/W2785446282
- https://openalex.org/W2880156893
- https://openalex.org/W2944925893
- https://openalex.org/W2993898228
- https://openalex.org/W3016865342
- https://openalex.org/W3147504284