ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Prediction of Hourly Indoor Carbon Monoxide Concentrations in Semiarid Regions using Regression and Feed Forward Back Propagation as a Hybrid Model

المصدر: مجلة كلية فلسطين التقنية للأبحاث والدراسات
الناشر: كلية فلسطين التقنية - دير البلح
المؤلف الرئيسي: Elbayoumi, Maher (Author)
مؤلفين آخرين: Harb, Suheir Elbayoumi (Co-Author)
المجلد/العدد: ع5
محكمة: نعم
الدولة: فلسطين
التاريخ الميلادي: 2018
الشهر: سبتمبر
الصفحات: 717 - 739
DOI: 10.47641/JRS.2018-5-1.22
ISSN: 2518-5721
رقم MD: 1109636
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EduSearch, EcoLink, HumanIndex
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
Natural Ventilation | Children | Indoor Air Quality | Feed Forward Back Propagation | Principal Component Analysis
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

2

حفظ في:
LEADER 02632nam a22002657a 4500
001 1850786
024 |3 10.47641/JRS.2018-5-1.22 
041 |a eng 
044 |b فلسطين 
100 |9 597294  |a Elbayoumi, Maher  |e Author 
245 |a Prediction of Hourly Indoor Carbon Monoxide Concentrations in Semiarid Regions using Regression and Feed Forward Back Propagation as a Hybrid Model 
260 |b كلية فلسطين التقنية - دير البلح  |c 2018  |g سبتمبر 
300 |a 717 - 739 
336 |a بحوث ومقالات  |b Article 
520 |b Accurate site-specific forecasting of indoor hourly carbon monoxide (CO) concentrations in school microenvironments is a key issue in air quality research nowadays due to its impact on children's health. This paper investigated the improvement prediction of multiple linear regression (MLR) and feed forward back propagation (FFBP) by combining them with principal component analysis (PCA) for predicting indoor CO concentration in Gaza Strip, Palestine. Measurements were carried in 12 schools from October 2012 to May 2013 (one academic year). The results suggested that the selected models are effective forecasting tools and hence can be applicable for short-term forecasting of indoor CO level. The predicted indoor CO concentration values agree strongly well with the measured data with high coefficients of determination (R2) 0.869, 0.870, 0.885 and 0.915 for MLR, PCA-MLR, FFBP and PCA-FFBP, respectively. Overall, results showed that PCA models combined with MLR and PCA with FFBP improved MLR and FFBP models of predicting indoor CO concentration, with reduced errors by as much as 7.14% (PCA-MLR) and 56.6% (PCA-FFBP). Moreover, PCA improved the accuracy of the FFBP model by as much as by 3.3%. 
653 |a الهندسة المعمارية  |a التصميم الداخلي  |a جودة الهواء  |a ثاني أكسيد الكربون  |a المدارس 
692 |b Natural Ventilation  |b Children  |b Indoor Air Quality  |b Feed Forward Back Propagation  |b Principal Component Analysis 
700 |9 597296  |a Harb, Suheir Elbayoumi  |e Co-Author 
773 |4 العلوم الإنسانية ، متعددة التخصصات  |6 Humanities, Multidisciplinary  |c 022  |e Journal of Palestine Technical College for Research and Studies  |f Mağallaẗ kulliyyaẗ Filasṭīn al-tiqniyyaẗ li-al-abḥāṯ wa-al-dirāsāt  |l 005  |m ع5  |o 2227  |s مجلة كلية فلسطين التقنية للأبحاث والدراسات  |v 000  |x 2518-5721 
856 |u 2227-000-005-022.pdf 
930 |d y  |p y  |q n 
995 |a EduSearch 
995 |a EcoLink 
995 |a HumanIndex 
999 |c 1109636  |d 1109636