論文の概要: Managing Large Dataset Gaps in Urban Air Quality Prediction:
DCU-Insight-AQ at MediaEval 2022
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10273v1
- Date: Mon, 19 Dec 2022 16:53:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-21 14:35:28.185779
- Title: Managing Large Dataset Gaps in Urban Air Quality Prediction:
DCU-Insight-AQ at MediaEval 2022
- Title（参考訳）: 都市大気質予測における大規模データセットギャップの管理:メディアエバル2022におけるDCU-Insight-AQ
- Authors: Dinh Viet Cuong and Phuc H. Le-Khac and Adam Stapleton and Elke
Eichlemann and Mark Roantree and Alan F. Smeaton
- Abstract要約: 我々は,AQIが今後1日,5日,7日で予測される大気質データのギャップフィリングに注目した。
シナリオでは、1つまたは複数の空気、天気予報センサーがオフラインにあり、予測精度を調査する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0796717061432006
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Calculating an Air Quality Index (AQI) typically uses data streams from air
quality sensors deployed at fixed locations and the calculation is a real time
process. If one or a number of sensors are broken or offline, then the real
time AQI value cannot be computed. Estimating AQI values for some point in the
future is a predictive process and uses historical AQI values to train and
build models. In this work we focus on gap filling in air quality data where
the task is to predict the AQI at 1, 5 and 7 days into the future. The scenario
is where one or a number of air, weather and traffic sensors are offline and
explores prediction accuracy under such situations. The work is part of the
MediaEval'2022 Urban Air: Urban Life and Air Pollution task submitted by the
DCU-Insight-AQ team and uses multimodal and crossmodal data consisting of AQI,
weather and CCTV traffic images for air pollution prediction.
- Abstract（参考訳）: 空気品質指数(AQI)の計算は通常、固定位置に配置された空気質センサーのデータストリームを使用し、計算はリアルタイムプロセスである。
1つまたは複数のセンサーが故障またはオフラインの場合、リアルタイムのAQI値は計算できない。
将来ある時点のAQI値を推定することは予測プロセスであり、過去のAQI値を使用してモデルをトレーニングし、構築する。
本研究では,aqiを将来1～5～7日で予測するタスクにおいて,空気質データにギャップを埋めることに焦点を当てる。
シナリオは、1つまたは複数の空気、天気、交通センサーがオフラインであり、そのような状況下で予測精度を探索する。
この作業は、DCU-Insight-AQチームが提出したMediaEval'2022 Urban Air: Urban Life and Air Pollutionタスクの一部であり、大気汚染予測のためにAQI、天気、CCTVの交通画像からなるマルチモーダルおよびクロスモーダルデータを使用する。
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