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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。
PDFa year ago
AAAI主动监测空气污染的贝叶斯优化
空气污染是全球死亡率的领先原因之一，而新的低成本传感器可以更高效地监测，层次模型可改进 Bayesian 最优化方法来解决地面污染监测布置问题。
PDF2 years ago
KDD模拟生态友好型交通选择对空气污染减少的影响
通过地图搜索日志模拟环保交通模式选择的有效性，并将交通模式选择视为组合优化问题，考虑 CO2 和平均旅行时间的约束条件，优化结果表明，CO2 排放总量可以减少 9.23％，而平均旅行时间实际上可以减少 9.96％。
PDF3 years ago
IJCAI利用大规模城市数据解析环境空气污染
本文提出了一个大规模的城市数据集，在建模预测空气污染水平时，采用了基于 Transformer 的模型 ——cosSquareFormer，并通过其他方法探究数据集，以更好地理解污染水平的动态变化与其主要原因。
PDF3 years ago
面向全国城市空气质量预测的群体感知图神经网络
本研究提出了一种基于群组感知的图神经网络 (GAGNN) 模型，用于预测全国城市的空气质量，该模型通过构建城市图和城市群组图来建模城市之间的空间和潜在依赖关系，并采用消息传递机制来模拟城市和城市群组之间的依赖关系，实验证明该模型优于现有的预
PDF3 years ago
ICML危险区域：利用颗粒物和卫星图像，基于 U-Net 驱动的分位回归模型可预测 SARS-CoV-2 高风险地区
该项研究提出了一种用于预测 PM2.5 空气污染的 U-net 驱动的分位数回归模型，该模型基于易获取的卫星图像，可重构 PM2.5 浓度的空间分布，并能对不存在污染数据的地区进行合理的 PM2.5 浓度值预测，从而为政策制定提供重要参考，
PDF3 years ago
减少空气污染接触的上学路线信息干预
研究了一个信息干预方法，使用陪同父母 / 监护人的方式，使学生采用接触污染物最少的最干净的通勤路线。通过实施，大量参与者表示，介绍的替代路线带来了更好的效益，使他们更换了路线。
PDF4 years ago
低成本空气污染网络的机器学习
本文探讨了在经济上有限的国家使用价格便宜的传感器进行数据收集造成的偏差和不确定性问题，并通过利用概率机器学习方法和空气污染网络案例，试图通过建立传感器校准模型解决该问题，提出了基于分布或高斯过程的个体传感器校准建模方法，旨在为决策提供更加准
PDF5 years ago
一种混淆桥接法用于因果效应的双负控制推断
本文提出了一种利用负控制变量框架的方法，解决因果推论中未被测量的混杂问题，并针对空气污染短期效应的相关研究进行了模拟和分析。研究结果表明，PM2.5 对死亡率的影响可能混杂，而经过双重负控制调整后，其效应会减弱为零。
PDF6 years ago
利用用户生成的在线照片估算和监测主要城市的空气污染
该研究提出采用计算机视觉技术分析社交媒体上的照片来监测中国主要城市的空气质量，并与官方 PM 2.5 记录进行相关性分析，研究表明该基于图像的方法具有预测和监测空气污染的潜力。
PDF9 years ago
共享网络下汽车拼车带来的收益量化
介绍了共享出租车的一个理论框架，可以通过建立可共享性网络模型，计算共享的整体效益与乘客体验的折衷，使得城市的交通拥堵、空气污染等问题得以缓解和减少成本和排放，同时也得到了广泛的乘客支持和接受，且结果表明出租车共享系统的效率并不与出租车规模等
PDF11 years ago