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Comparison of Different Regularized and Shrinkage Regression Methods to Predict Daily Tropospheric Ozone Concentration in the Grand Casablanca Area

引用

Advances in Pure Mathematics 2018年第10期8卷 793-812页

作者： Halima Oufdou Lise Bellanger Amal Bergam Angélina El Ghaziri Kenza Khomsi El Mostafa Qannari Laboratory MAE2D University of Abdelmalek Essaadi Larache Morocco Laboratory of Mathematics Jean Leray UMR CNRS 6629 University of Nantes Nantes France Maison des Sciences de l’Homme Ange Guépin USR 3491 University of Nantes Nantes France National Meteorological Office Casablanca Morocco statsc ONIRIS INRA Nantes France

Tropospheric ozone (O3) is one of the pollutants that have a significant impact on human health. It can increase the rate of asthma crises, cause permanent lung infections and death. Predicting its concentration levels is therefore important for planning atmospheric protection strategies. The aim of this study is to predict the daily mean O3 concentration one day ahead in the Grand Casablanca area of Morocco using primary pollutants and meteorological variables. Since the available explanatory variables are multicollinear, multiple linear regressions are likely to lead to unstable models. To counteract the multicollinearity problem, we compared several alternative regression methods: 1) Continuum Regression;2) Ridge & Lasso Regressions;3) Principal component regression (PCR);4) Partial least Square regression & sparse PLS and;5) Biased Power Regression. The aim is to set up a good prediction model of the daily ozone in the Grand Casablanca area. These models are fitted on a training data set (from the years 2013 and 2014), tested on a data set (from 2015) and validated on yet another data set data (from 2015). The Lasso model showed a better performance for the prediction of ozone concentrations compared to multiple linear regression and its other alternative methods.

关键词： Multiple Linear Regression Multicollinearity Penalized Regression Statistical Forecasting Tropospheric Ozone

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