Fugu-MT 論文翻訳(概要): State estimation of urban air pollution with statistical, physical, and super-learning graph models

論文の概要: State estimation of urban air pollution with statistical, physical, and super-learning graph models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02812v1
Date: Mon, 5 Feb 2024 08:42:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-06 17:24:53.415460
Title: State estimation of urban air pollution with statistical, physical, and super-learning graph models
Title（参考訳）: 統計・物理・超学習グラフモデルによる都市大気汚染状態の推定
Authors: Matthieu Dolbeault, Olga Mula and Agust\'in Somacal
Abstract要約: 本稿では,問題を都市グラフに反映したさまざまな再構築手法を提案する。私たちの戦略は、完全なデータ駆動、物理駆動、ハイブリッドに分類されます。この手法の性能は、フランスのパリ中心部の都市で試験される。
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: We consider the problem of real-time reconstruction of urban air pollution maps. The task is challenging due to the heterogeneous sources of available data, the scarcity of direct measurements, the presence of noise, and the large surfaces that need to be considered. In this work, we introduce different reconstruction methods based on posing the problem on city graphs. Our strategies can be classified as fully data-driven, physics-driven, or hybrid, and we combine them with super-learning models. The performance of the methods is tested in the case of the inner city of Paris, France.
Abstract（参考訳）: 都市大気汚染マップのリアルタイム再構築の問題点を考察する。このタスクは、利用可能なデータの不均一なソース、直接測定の不足、ノイズの存在、考慮すべき大きな表面のために困難である。本研究は,都市グラフ上の問題に対するポーズに基づく異なる再構成手法を提案する。私たちの戦略は、完全なデータ駆動、物理駆動、ハイブリッドに分類でき、それらをスーパーラーニングモデルと組み合わせます。この手法の性能は、フランスのパリ市内で試験されている。

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