Analys av luftkvaliteten på Hornsgatan med hjälp av maskininlärning utifrån trafikflödesvariabler

Sammanfattning: 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.