論文の概要: Unleashing Realistic Air Quality Forecasting: Introducing the Ready-to-Use PurpleAirSF Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.13948v2
• Date: Mon, 13 Nov 2023 12:08:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-14 21:29:16.745759
• Title: Unleashing Realistic Air Quality Forecasting: Introducing the Ready-to-Use PurpleAirSF Dataset
• Title（参考訳）: リアルな空気質予測を解き放つ:purpleairsfデータセットの導入
• Authors: Jingwei Zuo, Wenbin Li, Michele Baldo and Hakim Hacid
• Abstract要約: 本稿では,PurpleAirネットワークからの包括的かつ容易にアクセス可能なデータセットであるPurpleAirSFを紹介する。 本稿では、PurpleAirSFの構築に使用されるデータ収集および処理方法の詳細について述べる。 従来の予測モデルと現代の予測モデルの両方を用いて予備実験を行い、将来の大気質予測タスクのベンチマークを作成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.190243190157989
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Air quality forecasting has garnered significant attention recently, with data-driven models taking center stage due to advancements in machine learning and deep learning models. However, researchers face challenges with complex data acquisition and the lack of open-sourced datasets, hindering efficient model validation. This paper introduces PurpleAirSF, a comprehensive and easily accessible dataset collected from the PurpleAir network. With its high temporal resolution, various air quality measures, and diverse geographical coverage, this dataset serves as a useful tool for researchers aiming to develop novel forecasting models, study air pollution patterns, and investigate their impacts on health and the environment. We present a detailed account of the data collection and processing methods employed to build PurpleAirSF. Furthermore, we conduct preliminary experiments using both classic and modern spatio-temporal forecasting models, thereby establishing a benchmark for future air quality forecasting tasks.
• Abstract（参考訳）: 近年,機械学習やディープラーニングモデルの進歩により,データ駆動型モデルが中心となるなど,品質予測が注目されている。 しかし、研究者は複雑なデータ取得とオープンソースデータセットの欠如で課題に直面し、効率的なモデルの検証を妨げる。 本稿では,PurpleAirネットワークから収集した包括的でアクセスしやすいデータセットであるPurpleAirSFを紹介する。 このデータセットは、高時間分解能、様々な大気質対策、多様な地理的範囲で、新しい予測モデルの開発、大気汚染パターンの研究、健康と環境への影響の調査を目的とした研究者にとって有用なツールである。 本稿では、PurpleAirSFの構築に使用されるデータ収集および処理方法の詳細について述べる。 さらに,従来の時空間予測モデルと現代の時空間予測モデルの両方を用いて予備実験を行い,将来の大気質予測タスクのベンチマークを作成する。

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