May, 2024

基于物理的深度学习揭示挪威城市中升高的供暖需求增加空气污染

PDF
TL;DR研究探讨了气候因素对空气质量的影响，通过对比回归模型与 K-Means 聚类、层次聚类和随机森林技术来分析。我们使用基于物理学的深度学习 (Physics-based Deep Learning, PBDL) 和长短期记忆 (Long Short-Term Memory, LSTM) 方法来研究空气污染预测。分析使用了挪威三个主要城市 2009 年至 2018 年的每日交通、天气和空气污染数据。特征选择的结果显示，采暖度日增加与空气污染水平增加之间存在相关性，这表明挪威的采暖活动是空气质量恶化的一个因素。PBDL 方法在空气污染预测方面表现出较高的准确性，相较于 LSTM 方法更为优越。本文对于基于环境变量的 PBDL 方法进行更准确的空气污染预测的增长文献做出了贡献，有助于决策者制定有效的数据驱动型气候政策。
发现论文，激发创造
  • 基于混合深度学习框架的深度空气质量预测

    该研究提出了一种基于深度学习的新型空气质量（主要是 PM2.5）预测模型，该模型能够通过卷积神经网络和双向 LSTM 混合框架学习空气质量相关时间序列数据的空间 - 时间相关性特征和多元相关性特征，并在两个实际数据集上进行了实验验证，表明该模型能够以较高的准确性进行 PM2.5 空气污染预测。

    Dec, 2018

  • 基于 PSO 调节的三种深度学习模型在北京 PM2.5 预测中的参数优化

    研究使用 PSO 优化深度学习的架构，以进行北京 PM 2.5 数据集的预测，结果表明 PSO-LSTM 是最好的模型，可用于空气污染管理推荐。

    Jun, 2023

  • 城市空气污染预测：利用卫星观测和气象预报的机器学习方法

    利用 Sentinel-5P 卫星、气象条件和拓扑特征的数据，本研究引入了一系列机器学习模型来预测未来 5 种主要污染物的水平。通过在米兰都市区进行的实验，这些模型在预测未来一天的污染物水平方面表现出了良好的效果，误差率约为 30%。该研究对提升我们对城市空气质量动态的理解以及强调结合卫星、气象和地形数据来开发强大的污染物预测模型的重要性做出了贡献。

    May, 2024

  • 应用机器学习进行空气质量预测：全球视角与对低资源环境的相关性

    本研究利用两个月的空气质量数据，通过提出一种新颖的机器学习方法，在全球 197 个首都的世界天气数据库中运用气象、空气污染物和空气质量指数特征，预测下一天的空气质量。通过评估多个机器学习模型，证明了随机森林算法在分类而非回归应用时可靠性预测的有效性，模型的泛化能力提高了 42％，回归交叉验证得分为 0.38，分类交叉验证得分为 0.89。研究还考虑了可解释的机器学习，给出了在高资源和低资源环境中实施该解决方案的成本估算及技术许可商业模式的初步尝试。该研究突出了资源有限国家在等待更大数据集以进一步改进预测能力之际，自主预测空气质量的潜力。

    Jan, 2024

  • 使用双向 LSTM 算法预测尼日利亚波特哈科特市空气质量指数的模型

    该研究使用双向 LSTM 模型预测尼日利亚空气质量，参考空气污染数据借助 pandas 工具进行预处理并通过 Bi-LSTM 模型进行训练和评估，结果表明模型具有良好的准确性和连续性。

    Feb, 2023

  • 基于深度学习技术的基于图像的空气质量指数分析预测肺疾病严重程度

    通过使用图像数据预测空气质量、评估肺病严重程度的整合方法，以提高 AQI 和肺病严重程度的准确性，并达到了 87.44% 的 AQI 预测准确率和 97.5% 的肺病严重程度评估准确率。

    May, 2024

  • 使用机器学习对印度不同城市和州的空气质量指数（AQI）进行预测建模：研究旁遮普邦燃烧秸杆对 AQI 变异的影响

    本研究基于大气中不同空气污染物浓度预测 AQI，使用了来自德里、哈里亚纳邦和旁遮普邦不同城市的 22 个监测站点提供的数据集，在正确理解和插补数据值的前提下，采用时间序列数据进行了各种机器学习模型和深度学习模型的性能评估，发现随机森林相对于其他模型表现更好。

    Apr, 2024

  • 基于物理信息的深度学习方法降低氮氧化物联合预测中的偏差

    大气氮氧化物主要来自燃料燃烧，会对健康和环境造成急性和慢性影响。本研究提出了一种基于物理知识的深度学习框架，结合了传输模型和机器学习的优势，可以准确预测 NO2 和 NOx 的地面浓度，并降低估计偏差。该框架在空气质量暴露、健康和政策应用方面取得了显著的改进。

    Aug, 2023

  • 机器学习降低空气污染

    本文提出了一种数据驱动的方法，通过将运营决策与天气条件联系起来，缓解工业厂区对附近城市的空气污染的影响，结合预测和规定性机器学习模型预测短期风速和方向，并建议减少或暂停工业生产的运营决策，从而实现可持续性的工业发展。

    Mar, 2023

  • 城市空气质量分析的机器学习：综述

    通过机器学习模型，本文提供了一份综合的调研报告，涵盖了空气质量分析的各个方面，从数据采集到预处理，并包括污染模式挖掘、空气质量推断和预测等分析任务。同时，给出了对现有方法和应用的系统分类和总结，并提供了一份公开可用的空气质量数据集列表，以便在这个方向上进行研究。最后，我们确定了一些有前景的未来研究方向。这份调研报告可以作为一个宝贵的资源，帮助专业人士找到适合解决自己特定挑战的解决方案，并推动他们在前沿领域的研究。

    Oct, 2023