D 2006

Air pollution analysis based on sparse estimates from an overcomplete model

VESELÝ, Vítězslav; Jaromír TONNER; Jaroslav MICHÁLEK a Miroslav KOLÁŘ

Základní údaje

Originální název

Air pollution analysis based on sparse estimates from an overcomplete model

Název česky

Statistická analýza znečištění ovzduší založená na řídkých odhadech v přeparametrizovaném modelu

Autoři

VESELÝ, Vítězslav; Jaromír TONNER; Jaroslav MICHÁLEK a Miroslav KOLÁŘ

Vydání

Kalmar Švédsko, Program and Abstracts, The Seventeenth International Conference on Qualitative Methods for the Environmental Sciences, TIES 2006, od s. 79-79, 1 s. 2006

Nakladatel

TIES

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Stať ve sborníku

Obor

10103 Statistics and probability

Stát vydavatele

Švédsko

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Označené pro přenos do RIV

Ano

Kód RIV

RIV/00216224:14560/06:00017324

Organizační jednotka

Ekonomicko-správní fakulta

Klíčová slova anglicky

Air Pollution; Sparse estimates; Overcomplete model;

Příznaky

Mezinárodní význam
Změněno: 11. 1. 2008 16:28, doc. RNDr. Vítězslav Veselý, CSc.

Anotace

V originále

For the analysis of air pollution by suspended particulate matter (PM_10) in the city of Brno (Czech Republic) an overcomplete ARX model involving polynomial trend component has been used. We apply a new sparse parameter estimation technique based on the Basis Pursuit Algorithm originally suggested by Chen et al [SIAM Review 43 (2001), No. 1] for time-scale analysis of digital signals and utilizing numerical procedures by the first author and M.A.Saunders. The new approach allows one to reliably identify significantly non-zero parameters in the overparametrized model and thus fix model components relevant to the air pollution mechanism.

Česky

Pro analýzu znečištění ovzduší prachovými částicemi PM_10 v městě Brně (Česká republika) je použit přeparametrizovaný model typu ARX s polynomiálním trendem. Je aplikována nová technika hledání řídkých odhadů založená na algoritmu BPA (Basis Pursuit Algorithm) původně navrženém Chenem et al [SIAM Review 43 (2001), No. 1] pro spektrální analýzu číslicových signálů typu time-scale a využívající numerických procedur prvého autora a M.A.Saunderse. Tento nový postup umožňuje v přeparametrizovaném modelu spolehlivě identifikovat parametry významně různé od nuly a tím určit komponenty v modelu relevantní pro mechanizmus znečištění.

Návaznosti

MSM0021622418, záměr
Název: DYNAMICKÁ GEOVIZUALIZACE V KRIZOVÉM MANAGEMENTU
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Dynamická geovizualizace v krizovém managementu