Abstract-Interpolation, förutsägelse, och funktionsanalys av finfördelad luftkvalitet är tre viktiga ämnen inom området för urbana datorer. Lösningarna på dessa ämnen kan ge mycket användbar information för att stödja bekämpningen av luftföroreningar och följaktligen ge upphov till stora samhälleliga och tekniska effekter. Det mesta av det befintliga arbetet löser de tre problemen separat genom olika modeller. I detta dokument föreslår vi en allmän och effektiv strategi för att lösa de tre problemen i en modell som kallas Deep Air Learning (DAL). Huvudidén med DAL ligger i att inbädda funktionsval och halvövervakad lärande i olika lager av det djupa lärandet nätverk. Den föreslagna metoden använder informationen om omärkta spatiotemporala data för att förbättra interpoleringens och förutsägelsens prestanda, och utför funktionsval och associationsanalys för att avslöja de viktigaste relevanta egenskaperna för variationen i luftkvaliteten. Vi utvärderar vår strategi med omfattande experiment baserade på verkliga datakällor som erhållits i Peking, Kina. Experiment visar att DAL är överlägsen peer-modellerna från den senaste litteraturen när man löser ämnena interpolation, förutsägelse och funktionsanalys av finfördelad luftkvalitet.
qi m.fl. Ref, anses vara en gemensam modell för funktionsextraktion, interpolering och förutsägelse samtidigt som man använder information om omärkta spatio-temporala data för att förbättra resultaten av förutsägelserna.
Deep Air Learning: Interpolation, Prediction, and Feature Analysis of Fine-grained Air Quality
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}