Forecasting Air Pollution using a Modified Compositional Learning Approach
Notice bibliographique
Résumé
Major air pollutants, especially fine particles PM2.5, are generally associated with adverse health effects, including cardiac and respiratory morbidity. The aim of this paper is to find the best combination of machine learning techniques to forecast the Air Quality Index (AQI) using the Beijing air quality datasets. The dataset consists [among other] of six air pollutant attributes - PM2.5, PM10, SO2, NO2, CO and O3that are considered important factors in calculating the Air Quality Index. Our initial results showed that Linear Regression model is not adequate in predicting and forecasting the air pollutants. Random Forest and Random Committee models performed better in terms of MAE and RMSE values compared to Linear Regression. Furthermore, it was noticed that Random Forest performs better in terms of accuracy for certain features but not all while Random Committee performs better in other set of features. This shows that using a "single" machine learning approach to predict or forecast the entire features set may not give the best accuracy. So, as a result, a modified compositional learning model with disentanglement using optimized hyperparameters and search space was designed. The results of this novel network show a marked improvement (3.34% to 78%) in terms of MAE and RMSE values when compared to Random Forest and Random Committee.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».