Metodi statistici avanzati per la quantificazione degli odori

Elementi indesiderati presenti nell’ambiente dovuti all’emissioni di odori, risultano essere difficili da valutare, gestire e prevedere e sono considerati inquinanti atmosferici che possono causare impatti negativi sull’ambiente e sulle persone. Si è passati, quindi,  ad adottare una tecnologia sempre più intelligente (IOMS) per riuscire a valutare gli odori emanati implementando,  sopratutto, tecniche di previsione parametriche e non-parametriche andando ad elaborare un efficace Modello di Quantificazione degli Odori (OQMM). Le tecniche di predizione sono: Artificial Neural Networks (ANN); Multivariate Adaptive Regression Splines (MARSPLINE); Partial Least Sqare (PLS); Multiple Linear Regression (MLR) e Response Surface Regression (RSR). A seguito di studi, si nota come l’applicazione ANN, tecnica non-parametrica, ci permette di ottenere i risultati migliori.