Fugu-MT 論文翻訳(概要): Delhi air quality prediction using LSTM deep learning models with a focus on COVID-19 lockdown

論文の概要: Delhi air quality prediction using LSTM deep learning models with a focus on COVID-19 lockdown

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.10551v1
Date: Sun, 21 Feb 2021 08:30:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-02-23 14:40:12.235971
Title: Delhi air quality prediction using LSTM deep learning models with a focus on COVID-19 lockdown
Title（参考訳）: LSTM深層学習モデルを用いたデリー大気質予測 : 新型コロナウイルスロックダウンに着目して
Authors: Animesh Tiwari, Rishabh Gupta, Rohitash Chandra
Abstract要約: インド・デリーで, 短時間(複数段階)の空気質予測に新しい深層学習手法を用いた。両方向LSTMモデルは、完全および部分的なロックダウン期間における空気質に対するCOVID-19の影響にもかかわらず、最良の予測を提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3764085113103222
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Air pollution has a wide range of implications on agriculture, economy, road accidents, and health. In this paper, we use novel deep learning methods for short-term (multi-step-ahead) air-quality prediction in selected parts of Delhi, India. Our deep learning methods comprise of long short-term memory (LSTM) network models which also include some recent versions such as bidirectional-LSTM and encoder-decoder LSTM models. We use a multivariate time series approach that attempts to predict air quality for 10 prediction horizons covering total of 80 hours and provide a long-term (one month ahead) forecast with uncertainties quantified. Our results show that the multivariate bidirectional-LSTM model provides best predictions despite COVID-19 impact on the air-quality during full and partial lockdown periods. The effect of COVID-19 on the air quality has been significant during full lockdown; however, there was unprecedented growth of poor air quality afterwards.
Abstract（参考訳）: 大気汚染は、農業、経済、道路事故、健康に幅広い影響を与えます。本稿では,インドのデリー州において,短期的(多段階的)空気品質予測のための新しい深層学習手法を提案する。我々のディープラーニング手法は、双方向LSTMやエンコーダ・デコーダLSTMモデルなどを含む長期短期記憶(LSTM)ネットワークモデルで構成されている。我々は,80時間にわたる10の予測地平線に対する空気質の予測と,不確かさを定量化した長期(1ヶ月先)予測を行う多変量時系列手法を用いる。以上の結果から,多変量双方向LSTMモデルでは,完全ロックダウン期間と部分ロックダウン期間の空気品質にCOVID-19の影響があるにもかかわらず,最高の予測が可能であることが示唆された。新型コロナウイルス(COVID-19)による大気質への影響は、完全ロックダウン中に有意であるが、その後の大気品質の低下は前例のないほど成長した。

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