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Statistical Modeling for the Prediction of Ozone Concentrations in the Dallas-Forth Worth Area

机译：达拉斯 - 堡堡地区臭氧浓度预测的统计建模

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Vast amounts of data are being generated to extract implicit patterns of ambient air pollutants. This study attempts to investigate the behavior of daily maximum 8-hour ozone concentrations measured at 15 monitoring sites in the Dallas-Fort Worth area from June 1, 2002 to May 31, 2006. Time-series models were constructed to predict ozone concentrations. Regression trees were developed to study how meteorological variables impact ozone concentrations. The diagnostic test demonstrated the accurate predictability of the constructed time-series model. Further, regression trees identified important variables to predict ozone concentrations.
机译：正在生成大量数据以提取环境空气污染物的隐式模式。本研究试图调查在2002年6月1日至2006年5月1日至5月31日的达拉斯 - 沃思堡地区的15个监测点测量的日常最大8小时臭氧浓度的行为。建造了时间序列模型以预测臭氧浓度。开发了回归树，以研究气象变量如何影响臭氧浓度。诊断测试证明了构造的时间序列模型的准确可预测性。此外，回归树确定了预测臭氧浓度的重要变量。

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