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Reti neurali per la previsione a breve termine del PM10: il caso di Milano

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10 della classe di inquinanti di cui ci occupiamo rende molto difficoltoso un approccio deterministico del problema pertanto la scelta di utilizzare le reti neurali. Tale scelta è dovuta in particolare alla loro adattabilità come strumento modellistico e alla lo- ro capacità di generalizzazione anche in presenza non linearità tra input ed output. Le reti neurali fanno parte di quella classe di modelli denominata black-box, scatola nera. Anche per questo, forse, risulta affascinante il fatto che esse siano in grado di apprendere (qualora opportunamente addestrate) concetti che esplicitare attraverso equazioni con significato fisico risulta molto complicato. Nota dunque la spiccata non linearità del legame tra gli ingressi utilizzati e le concentrazione di particolato abbiamo giudicato le reti neurali artificiali uno strumento idoneo alla previsione. Scelto il modello da utilizzare e le grandezze che più influenzano l’andamento del PM10 come input, è necessario ricercare l’architettura ottima della rete neurale. Le re- ti utilizzate in questo lavoro sono tutte dotate di un unico strato nascosto e di un solo ouput. L’architettura ottenuta durante l’addestramento delle reti neurali nella prima parte dello studio è completamente connessa ed è stata scelta come ottima da un ap- posito algoritmo denominato early stopping. Nel caso della previsione di inquinanti, solitamente le serie temporali a disposizione sono relativamente brevi, questo può risultare un problema poiché per le reti neurali, similmente a quanto accade per il cervello umano, più informazioni sono disponibili migliore risulta l’apprendimento. In particolare le serie meteorologiche e di concentrazione di inquinanti contengono delle ciclicità tipiche che potrebbero distrarre la rete da comportamenti più comples- si durante la fase di training i quali, per esempio, possono determinare innalzamenti improvvisi delle concentrazioni di particolato. Per cercare di facilitare la rete durante l’apprendimento, è stata effetuata un’atten- ta analisi dei dati sia nel dominio temporale che in quello delle frequenze, in modo tale da individuare le ciclicità che caratterizzano maggiormente le variabili in gioco. Attraverso diversi metodi di destagionalizzazione si è infine cercato di estrarre dalle serie temporali tali ciclicità in modo da migliorare le prestazioni delle reti neurali.
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Informazioni tesi

  Autore: Manuela Cecchetti
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 2002-03
  Università: Politecnico di Milano
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria per l'Ambiente e il Territorio
  Relatore: Giorgio Guariso
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 202

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