論文の概要: Evaluation of Time Series Forecasting Models for Estimation of PM2.5 Levels in Air

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.03226v1
• Date: Wed, 7 Apr 2021 16:24:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-08 13:02:41.171826
• Title: Evaluation of Time Series Forecasting Models for Estimation of PM2.5 Levels in Air
• Title（参考訳）: 空気中PM2.5レベル推定のための時系列予測モデルの評価
• Authors: Satvik Garg and Himanshu Jindal
• Abstract要約: この研究では、環境中のPM2.5濃度を推定するために、ARIMA、FBProphet、LSTM、1D CNNなどのディープラーニングモデルを採用する。 予測結果から,すべての手法が平均根平均二乗誤差で比較結果を与えることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Air contamination in urban areas has risen consistently over the past few years. Due to expanding industrialization and increasing concentration of toxic gases in the climate, the air is getting more poisonous step by step at an alarming rate. Since the arrival of the Coronavirus pandemic, it is getting more critical to lessen air contamination to reduce its impact. The specialists and environmentalists are making a valiant effort to gauge air contamination levels. However, its genuinely unpredictable to mimic subatomic communication in the air, which brings about off base outcomes. There has been an ascent in using machine learning and deep learning models to foresee the results on time series data. This study adopts ARIMA, FBProphet, and deep learning models such as LSTM, 1D CNN, to estimate the concentration of PM2.5 in the environment. Our predicted results convey that all adopted methods give comparative outcomes in terms of average root mean squared error. However, the LSTM outperforms all other models with reference to mean absolute percentage error.
• Abstract（参考訳）: 都市部の大気汚染はここ数年一貫して増加している。 工業化の拡大と大気中の有毒ガスの濃度の増加により、空気はより危険な速度で段階的に毒性が増している。 新型コロナウイルスのパンデミックの到来以降、大気汚染を軽減し、影響を減らすことがますます重要になっている。 専門家と環境学者は、大気汚染レベルを測るために慎重な努力をしています。 しかし、空気中の原子下コミュニケーションを模倣することは本当に予測できないため、基礎的な結果をもたらす。 時系列データで結果を予測するために、機械学習とディープラーニングモデルの使用が増加しています。 本研究では,環境中のPM2.5濃度を推定するために,ARIMA,FBProphet,LSTM,1D CNNなどのディープラーニングモデルを採用する。 予測した結果から, 適用した手法は平均根平均二乗誤差で比較結果が得られることがわかった。 しかし、LSTMは他の全てのモデルよりも平均絶対パーセンテージ誤差の方が優れている。

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