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Journal Européen des Systèmes Automatisés

1269-6935
Revues des Systèmes
 

 ARTICLE VOL 39/4 - 2005  - pp.493-512  - doi:10.3166/jesa.39.493-512
TITLE
A generic model-based warning system for ground-level ozone monitoring

RÉSUMÉ
Cet article décrit la démarche méthodologique mise au point lors du projet S2P2A (surveillance prédictive de la pollution atmosphérique en Aquitaine) pour la surveillance des épisodes de pollution atmosphérique. Il s'agit de concevoir et de réaliser un système d'aide à la décision pour la prévision des pics de pollution et des risques de dépassement de seuils de concentration de substances polluantes dans l'atmosphère. La méthodologie développée associe des techniques adaptatives d'estimation de modèles d'état non linéaires, une stratégie de séquencement de gain pour la prédiction des pics de pollution ainsi qu'une approche neuronale pour quantifier la persistance temporelle du phénomène. Les résultats expérimentaux présentés portent sur les concentrations d'ozone prélevées sur l'agglomération bordelaise.


ABSTRACT
The paper describes a model based to develop a highly reliable operational public warning system for air pollution monitoring in Bordeaux, France. The developed methodology is based on hard and soft computing techniques. The proposed method combines new adaptive nonlinear state-space modelling techniques, a gain scheduling strategy and multi-layer perceptron neural networks. The warning system provides additional information regarding the duration of a smog episode that is very important for assessments of human health hazards and negative environmental effects. Experimental results are presented for ground-level ozone concentrations in Bordeaux metropolitan


AUTEUR(S)
Ali ZOLGHADRI, David HENRY

MOTS-CLÉS
pollution atmosphérique, système de surveillance, ozone, modèle d'état non lineaire, sequencement de gain, réseaux de neurones.

KEYWORDS
Air Quality Monitoring, Ozone, Nonlinear Adaptive Estimation, Gain Scheduling, Multi-Layer Perceptron, Nonlinear Adaptive Estimation, Short-Term Forecasting, Smog Duration.

LANGUE DE L'ARTICLE
Anglais

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