Mätningen av lufttemperaturen påverkas starkt av miljöfaktorer som solstrålning, luftfuktighet, vindhastighet och nederbörd. Detta är problematiskt i billiga lufttemperaturgivare, som saknar en strålningssköld eller ett påtvingat aspirationssystem, som utsätter dem för direkt solljus och kondensation. I denna studie utvecklade vi en maskininlärningsbaserad kalibreringsmetod för lufttemperaturmätning med en lågkostnadssensor. Ett artificiellt neuralt nätverk (ANN) användes för att balansera effekten av flera miljöfaktorer på mätningarna. Data samlades in under 305 dagar, på tre olika platser i Japan, och användes för att utvärdera resultatet av metoden. Data som samlats in på samma plats och på olika platser användes för utbildning och testning, och den förra användes också för k-faldig korsvalidering, vilket visar på en genomsnittlig förbättring av genomsnittligt absolut fel (MAE) från 1,62 till 0,67 genom att använda vår metod. Vissa kalibreringsfel noterades, på grund av plötsliga förändringar i miljöförhållanden såsom solstrålning eller nederbörd. MAE visade sig minska även när de data som samlats in på olika närliggande platser användes för utbildning och testning. Resultaten visade dock också att negativa effekter uppstod när data från vitt skilda platser användes, på grund av de betydande miljöskillnaderna mellan dem.
Yamamoto m.fl. genomfört en 305-dagars mätkampanj på tre olika platser i Japan för att undersöka miljöpåverkan på lufttemperatursensorn REF.
Machine Learning-Based Calibration of Low-Cost Air Temperature Sensors Using Environmental Data
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}