論文の概要: Time Series Prediction about Air Quality using LSTM-Based Models: A
Systematic Mapping
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.11848v1
- Date: Mon, 22 Nov 2021 12:49:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-25 10:01:07.670351
- Title: Time Series Prediction about Air Quality using LSTM-Based Models: A
Systematic Mapping
- Title(参考訳): LSTMモデルによる大気質の時系列予測:システムマッピング
- Authors: Lucas L. S. Sachetti, Vinicius F. S. Mota
- Abstract要約: 本研究は,Long短期記憶ネットワークを用いて,大気質に関する時系列データの予測を行う。
科学文献で利用可能な理由、特徴、方法を理解し、研究領域のギャップと、その後の研究で活用できる潜在的なアプローチを特定する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This systematic mapping study investigates the use of Long short-term memory
networks to predict time series data about air quality, trying to understand
the reasons, characteristics and methods available in the scientific
literature, identify gaps in the researched area and potential approaches that
can be exploited on later studies.
- Abstract(参考訳): 本研究は, 長期記憶ネットワークを用いて, 大気質に関する時系列データを予測し, 科学的文献で利用可能な理由, 特徴, 方法の解明, 研究領域におけるギャップの特定, 今後の研究に活用可能な潜在的アプローチについて検討する。
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