Denna studie har syftet att undersöka sambandet mellan luftföroreningar och olika fordonsvariabler, såsom årsmodell, bränsletyp och fordonstyp, på Hornsgatan i Stockholm. Studien avser att besvara vilka faktorer som har störst inverkan på luftkvaliteten. Utförandet baseras på maskininlärningsalgoritmerna Random Forest och Support Vector Regression, vilka jämförs utifrån R^2 och RMSE. Modellerna skapade med Random Forest överträffar Support Vector Regression för de olika luftföroreningarna. Den modell som presterade bäst var modellen för kolmonoxid vilken hade ett R^2-värde på 99.7%. Den modell som gav prediktioner med lägst R^2-värde, 68.4%, var modellen för kvävedioxid. Överlag var resultaten goda i relation till tidigare studier. Utifrån modellerna diskuteras variablers inverkan och olika åtgärder som kan införas i Stockholm Stad och på Hornsgatan för att förbättra luftkvaliteten. / This study aims to investigate the relationship between multiple air pollution and different vehicle variables, such as vehicle year, fuel type and vehicle type, on Hornsgatan in Stockholm. The study intends to answer which factors have the greatest impact on air quality. The implementation is based on the two machine learning algorithms Random Forest and Support Vector Regression, which are compared based on R^2 and RMSE. The models created with Random Forest outperform Support Vector Regression for the various air pollutants. The best performing model was the carbon monoxide model which had an R^2-value of 99.7%. The model that gave predictions with the lowest R^2-value, 68.4%, was the model for nitrogen dioxide. Overall, the results were good in relation to previous studies. With regards to these models, the impact of variables and different measures that can be introduced in the City of Stockholm and on Hornsgatan to improve air quality are discussed.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-342747 |
| Date | January 2023 |
| Creators | Treskog, Paulina, Teurnberg, Ellinor |
| Publisher | KTH, Matematisk statistik |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | Swedish |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-SCI-GRU ; 2023:243 |
Page generated in 0.0031 seconds