PREVISÃO DE POLUENTES ATMOSFÉRICOS POR IOT E APRENDIZAGEM AUTOMÁTICA
(PARA INVESTIGADORES E ACADÉMICOS)
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apresentamos um caixote do lixo inteligente baseado na IoT que utiliza um modelo de aprendizagem automática e profunda para gerir a eliminação do lixo e prever os poluentes atmosféricos presentes no ambiente circundante do caixote do lixo. Experimentámos um modelo tradicional (algoritmo dos vizinhos mais próximos (k-NN) e regressão logística) e um algoritmo não tradicional (aprendizagem profunda baseada numa rede de memória de curto prazo longa (LSTM)) para a criação de mensagens de alerta sobre o estado do caixote do lixo e a previsão da quantidade de monóxido de carbono (CO) po...
apresentamos um caixote do lixo inteligente baseado na IoT que utiliza um modelo de aprendizagem automática e profunda para gerir a eliminação do lixo e prever os poluentes atmosféricos presentes no ambiente circundante do caixote do lixo. Experimentámos um modelo tradicional (algoritmo dos vizinhos mais próximos (k-NN) e regressão logística) e um algoritmo não tradicional (aprendizagem profunda baseada numa rede de memória de curto prazo longa (LSTM)) para a criação de mensagens de alerta sobre o estado do caixote do lixo e a previsão da quantidade de monóxido de carbono (CO) poluente presente no ar numa instância específica. As recuperações da regressão logística e do algoritmo k-NN são de 79% e 83%, respetivamente, num ambiente de teste em tempo real para prever o estado do contentor. A precisão dos modelos LSTM modificado e LSTM simples é de 90% e 88%, respetivamente, para prever a concentração futura de gases presentes no ar. O sistema resultou num atraso de 4 s na criação e transmissão da mensagem de alerta a um trabalhador do sector sanitário. O sistema permitiu a monitorização em tempo real dos níveis de lixo juntamente com as notificações do mecanismo de alerta.
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