en en en fi en en fi en en zh fi fi en fi en en en en en fi en en zh en en de eo fi en fi jbo en en es ru fr en es en en pl en uk si war en es war fi jbo fi fi jbo fi en es es fi jbo es en es fi fi jbo fi en es fi fi jbo fi en es en fi jbo en en es fi ca en nl en es en fi en it en fi en nl en en en en en en en en en fi jbo en en es en en en uk en ro id de en en sl en en en en fi en en fi en en fi fi en fi en en fi fi en en en en en en en en en en en en en en en fa en en en en fi en en en en en en en en en en en en en en
JYX - Estimating the distribution of anthropogenic asbestos using random forest algorithm (full record)
University of Jyväskylä | JYX Digital Repository
English  | Give feedback |
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
Tässä tutkimuksessa selvitettiin koneoppimisella tapahtuvan datakäsittelyn käyttökelpoisuutta ja sen tuottamia tuloksia asbestin alueellisesta jakautumisesta Suomessa. Analysoitava data perustui rakennusten valmistumisvuoteen, käyttötarkoitukseen, tunnettuihin käytössä olleisiin asbestituotteisiin ja näiden jakautumiseen kuntien välillä. Analyysi tehtiin random forest-algoritmilla, jonka todettiin oppivan hyvin ennustamaan aineistoa, jonka suureiden ja tutkittavan asian välillä on selkeitä korrelaatioita. Algoritmi onnistui arvioimaan asbestin määrää eri kuntien välillä, ja määrien huomattiin korreloivan rakennusten valmistumisajan kanssa, etenkin 1960-70 luvuilla, jolloin sitä käytettiin myös eniten. Erilliset asuinrakennukset edustivat suurinta osaa datasta, eikä tämän vuoksi kaikista rakennustyypeistä löydetty korrelaatiota asbestin kunnallisen määrän kanssa. Tutkimuksen suurimmat ongelmat olivat tarkan, tilastoidun datan poissaolo asbestin käyttömääristä ja -kohteista, mikä loi epävarmuustekijöitä tuloksiin. Tästä huolimatta data käsiteltiin ja arvioitiin tarkkojen rakennustietokantojen avulla.
In this study machine learning was used to determine its value for evaluating asbestos amounts in Finland based on structure type and age data, known asbestos-based products, and their distribution between municipalities. The results derived from random forest algorithm showed that with a large number of attributes, that have a high correlation with the examined question the random forest algorithm was able to determine estimations of asbestos use in each municipality. Asbestos amounts were noticed to correlate with built area of all buildings dating from 1921 to 1989. There was significant bias towards the building age, since most of the asbestos was used during 1960-70. Since small residential buildings dominated the data other building types were not found as significant correlators when estimating municipal-scale asbestos use. The main problems of this study were the absence of accurate statistics of asbestos use in construction materials, which created uncertainties with the data. This uncertainty was accepted and data was imputed and evaluated with accurate statistical building data.
Estimating the distribution of anthropogenic asbestos using random forest algorithm
Bio- ja ympäristötieteiden laitos
Department of Biological and Environmental Science
Ympäristötiede ja -teknologia (maisteriohjelma)
Environmental science and technology
Julkaisu on tekijänoikeussäännösten alainen. Teosta voi lukea ja tulostaa henkilökohtaista käyttöä varten. Käyttö kaupallisiin tarkoituksiin on kielletty.
This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Tekijä ei ole antanut lupaa avoimeen julkaisuun, joten aineisto on luettavissa vain Jyväskylän yliopiston kirjaston arkistotyösemalta. Ks. https://kirjasto.jyu.fi/kokoelmat/arkistotyoasema..
The author has not given permission to make the work publicly available electronically. Therefore the material can be read only at the archival workstation at Jyväskylä University Library (https://kirjasto.jyu.fi/collections/archival-workstation).
Files in this item
This item appears in the following Collection(s)
Pro gradu -tutkielmat [24101]
Show simple item record
Showing items with similar title or keywords.
Do Randomized Algorithms Improve the Efficiency of Minimal Learning Machine?
Linja, Joakim; Hämäläinen, Joonas; Nieminen, Paavo; Kärkkäinen, Tommi (MDPI AG, 2020)
Minimal Learning Machine (MLM) is a recently popularized supervised learning method, which is composed of distance-regression and multilateration steps. The computational complexity of MLM is dominated by the solution of ...
Multilayer perceptron training with multiobjective memetic optimization
Nieminen, Paavo (University of Jyväskylä, 2016)
Machine learning tasks usually come with several mutually conflicting objectives.  One example is the simplicity of the learning device contrasted with the accuracy of its performance after learning. Another common example ...
Part-of-speech tagging in written slang
Erilaiset kieliteknologiasovellukset ovat olleet jo vuosikymmeniä arkipäiväises-sä käytössä. Esimerkiksi ennustava tekstinsyöttö ja automaattinen korjaus ovat olleet käytössä jo vuosikymmeniä. Puheen tunnistus ja kielen ...
The Datafication of Hate : Expectations and Challenges in Automated Hate Speech Monitoring
Laaksonen, Salla-Maaria; Haapoja, Jesse; Kinnunen, Teemu; Nelimarkka, Matti; Pöyhtäri, Reeta (Frontiers Media, 2020)
Hate speech has been identified as a pressing problem in society and several automated approaches have been designed to detect and prevent it. This paper reports and reflects upon an action research setting consisting of ...
Comparing the forecasting performance of logistic regression and random forest models in criminal recidivism
Rikosseuraamusalalla on viime vuosina kehitetty uusintarikollisuutta ennustavia malleja (Tyni, 2015), jotka perustuvat tyypillisesti rekisteripohjaisiin mittareihin, jotka mittaavat mm. tuomitun sukupuolta, ikää, rikostaustaa ...
Tunes and musical notes
All of JYXCollection listBy Issue DateAuthorsSubjectsPublished inDepartmentDiscipline
How to publish in JYX?
Publish Your Thesis Online
Open Science at the JYU
Unless otherwise specified, publicly available JYX metadata (excluding abstracts) may be freely reused under the CC0 waiver.