Det är en stor utmaning att erbjuda en finkornig och korrekt PM 2.5-övervakningstjänst i stadsområden eftersom de nödvändiga anläggningarna är mycket dyra och enorma. Eftersom PM 2.5 har en betydande spridningseffekt på synligt ljus, ger storskaliga användarrelaterade bilddata som samlas in av den mobila crowdsensing en ny möjlighet att förstå den urbana PM 2.5. I den här artikeln föreslår vi en finkornig PM 2.5-uppskattningsmetod baserad på slumpmässig skog med data som tillkännages av meteorologiska avdelningar och samlas in från smartphone-användare utan några PM 2.5 mätenheter. Vi designar och implementerar en plattform för att samla in data i den verkliga världen inklusive den bild som tillhandahålls av användare. Genom att kombinera online-inlärning och offline-inlärning, fungerar metoden baserad på slumpmässig skog väl när det gäller tids komplexitet och noggrannhet. Vi jämför vår metod med två typer av baslinjer: delmängder av hela datamängderna och sex klassiska modeller (såsom logistiska, naiva Bayes). I utvärderingen används sex typer av utvärderingsindex (precision, recall, true-positive rate, falskt positive rate, F-mätare och mottagarens karakteristiska kurvarea). De experimentella resultaten visar att vår metod uppnår hög noggrannhet (precision: 0.875, recall: 0.872) på PM 2.5-uppskattning, vilket överträffar de andra metoderna.
Feng et al. (Feng m.fl.) REF föreslog en finkornig PM 2.5-uppskattningsmetod baserad på slumpmässig skog med data som meddelats av meteorologiska avdelningar och samlats in från smartphone-användare utan någon PM 2.5-mätutrustning.
MCS-RF: mobile crowdsensing–based air quality estimation with random forest
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Distributed Sensor Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}