Detailergebnis zu DOK-Nr. 70881
Eine überwachte "Intelligence Committee Machine" zur Prognose der Reinigung der Umgebungsluft durch photokatalytische Asphaltdecken (Orig. engl.: Supervised intelligence committee machine to evaluate field performance of photocatalytic asphalt pavement for ambient air purification)
| Autoren |
M.M. Hassan S. Asadi A. Nadiri |
|---|---|
| Sachgebiete |
6.9 Verkehrsemissionen, Immissionsschutz 11.2 Asphaltstraßen |
Information Technology, Geospatial Information, and Advanced Computing. Washington, D.C.: Transportation Research Board (TRB), 2015 (Transportation Research Record (TRB) H. 2528) S. 96-105, 5 B, 6 T, 36 Q
Titandioxid-Nanopartikel (TiO2) können organische und nichtorganische Luftschadstoffe photokatalytisch zersetzen. Dies ist Grundlage für die vielversprechende Maßnahme durch Beschichtungen von Straßenbelägen mit TiO2 schädliche Fahrzeugemissionen zu mildern. Zur Überprüfung der Wirksamkeit der Maßnahme können statistische Rechenmodelle und auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende Modelle herangezogen werden. Ziel der Studie war, anhand von Messwerten ein Modell zur Vorhersage möglicher Verringerungen von Stickoxidemissionen zu entwickeln. Für die Prognosen von NOX-Minderungen durch TiO2-Beschichtungen von Straßenoberflächen wurde die Methode der überwachten "Intelligence Committee Machine" herangezogen. Die NOX-Vorhersage erfolgte durch eine nichtlineare Kombination einzelner KI-Modelle unter Eingabe der Parameter Verkehrsstärke und der klimatischen Bedingungen Temperatur und Feuchte der Luft, Sonneneinstrahlung und Windgeschwindigkeiten vor und nach der Beschichtung mit TiO2. Die Ergebnisse zeigten, dass das kombinatorische Modell für Datenanalysen bei komplexen Luftverhältnissen bessere NOX-Vorhersagen mit geringeren Unsicherheiten liefert als jedes einzelne der Modelle, die in das kombinatorische Regressionsmodell eingingen, für sich allein.