Exploitation of Advanced Deep Learning Methods and Feature Modeling for Air Quality Prediction
Notice bibliographique
Résumé
Air pollution is a major issue because Particulate Matter (PM) has a substantially higher effect on human health than other pollutants. Air Quality (AQ) prediction has become critical recently to take action to reduce pollution. This research introduces a unique methodology for assessing the effectiveness of PM10 and PM2.5. Enhanced spatial, temporal sequence-Improved Sparse Auto Encoder with Deep Learning (EISAE-DL) has been proposed to predict AQ affected by the prolonged dependency of air pollution congregation. However, Long Short-Term Memory (LSTM) used in EISAE-DL has suffered from the learning of a long-term dependent sequence of the training dataset. In addition, it is hard to create very reliable AQ forecasts at higher periodic frequencies, such as daily, weekly, or even monthly. This paper proposes Transfer learning (TL) in a Stacked Bidirectional and Unidirectional LSTM to solve the learning issue in LSTM for long-term dependencies. So, EISAE-DL with TL and modified LSTM model is named as EISAE-Deep Transfer Learning (EISAE-DTL). TL with a modified structure can handle large-size datasets effectively. However, training time is increased more than twice for non-transfer learning way of modeling due to TL, Wasserstein Distance-based adversarial learning is proposed in EISAE-DTL to decrease the variances among AQ data collected from any two sites. The proposed work is named EISAE- Enhanced DTL (EISAE-EDTL). The developed EISAE-DTL and EISAE-EDTL models are compared and analyzed with the performance of existing algorithms EISAE-DL, ISAE-DL, TL-BLSTM, MMSL, and ST-DNN. The experimental findings demonstrate the accuracy, precision, sensitivity, specificity, Area Under Curve (AUC), and Matthew's correlation coefficient of the proposed model performs admirably and improves present condition approaches.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».