Abstrakt Fina partiklar (PM 2:5 ) har en betydande inverkan på människors hälsa, miljön och klimatförändringarna. Det beräknas att med bättre förutsägelser kan 9 miljarder US-dollar sparas under en tioårsperiod i USA (State of the science faktablad air quality. I enlighet med artikel 108.3 i fördraget om Europeiska unionens funktionssätt har kommissionen beslutat att inleda ett förfarande enligt artikel 108.2 i fördraget om Europeiska unionens funktionssätt (nedan kallat EUF-fördraget). Därför är det viktigt att fortsätta att utveckla modeller och system som exakt kan förutsäga koncentrationen av större luftföroreningar. I detta dokument, vårt mål är att förutsäga PM 2:5 koncentration i Japan med hjälp av miljöövervakningsdata från fysiska sensorer med förbättrad noggrannhet över de för närvarande använda prediktionsmodellerna. För att göra det föreslår vi ett djupt återkommande neuralt nätverk (DRNN) som förstärks med en ny förträningsmetod med hjälp av auto-encoder särskilt utformad för tidsserie förutsägelse. Dessutom utförs sensorval inom DRNN utan att skada exaktheten i förutsägelserna genom att dra nytta av den sparsamhet som finns i nätverket. De numeriska experimenten visar att DRNN med vår föreslagna förträningsmetod är överlägsen än när man använder en kanonisk och en toppmodern auto-encoder utbildningsmetod när den tillämpas på tidsserie förutsägelse. Experimenten bekräftar att jämfört med PM 2:5 förutsägelsesystemet VENUS (National Institute for Environmental Studies). Visuell atmosfärisk miljö Utility System. http://envgis5.nies.go.jp/ose nyosoku/, 2014), vår teknik förbättrar noggrannheten av PM 2:5 koncentrationsnivå förutsägelser som rapporteras i Japan.
REF föreslog ett återkommande neuralt nätverk för luftföroreningar prognoser i Tokyo, med förträngda auto-encoder för att förbehandla indata.
Dynamically pre-trained deep recurrent neural networks using environmental monitoring data for predicting PM2.5
{'venue': 'Neural Computing and Applications', 'journal': 'Neural Computing and Applications', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}