Fugu-MT 論文翻訳(概要): Novel Approach for Predicting the Air Quality Index of Megacities through Attention-Enhanced Deep Multitask Spatiotemporal Learning

論文の概要: Novel Approach for Predicting the Air Quality Index of Megacities through Attention-Enhanced Deep Multitask Spatiotemporal Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11283v1
Date: Mon, 15 Jul 2024 23:43:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-17 19:02:01.216697
Title: Novel Approach for Predicting the Air Quality Index of Megacities through Attention-Enhanced Deep Multitask Spatiotemporal Learning
Title（参考訳）: 注意力強化された深層マルチタスク時空間学習によるメガシティの空気質指数予測の新しい手法
Authors: Harun Khan, Joseph Tso, Nathan Nguyen, Nivaan Kaushal, Ansh Malhotra, Nayel Rehman,
Abstract要約: 大気汚染は、特に都市部において、世界中の人間の健康にとって最も深刻な環境脅威の1つだ。人口1000万人を超える都市として定義されるメガシティーは、深刻な汚染のホットスポットとして頻繁に見られる。本稿では,長期記憶ネットワークに基づく注意力強化型ディープラーニングモデルを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2886273197127056
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Air pollution remains one of the most formidable environmental threats to human health globally, particularly in urban areas, contributing to nearly 7 million premature deaths annually. Megacities, defined as cities with populations exceeding 10 million, are frequent hotspots of severe pollution, experiencing numerous weeks of dangerously poor air quality due to the concentration of harmful pollutants. In addition, the complex interplay of factors makes accurate air quality predictions incredibly challenging, and prediction models often struggle to capture these intricate dynamics. To address these challenges, this paper proposes an attention-enhanced deep multitask spatiotemporal machine learning model based on long-short-term memory networks for long-term air quality monitoring and prediction. The model demonstrates robust performance in predicting the levels of major pollutants such as sulfur dioxide and carbon monoxide, effectively capturing complex trends and fluctuations. The proposed model provides actionable information for policymakers, enabling informed decision making to improve urban air quality.
Abstract（参考訳）: 大気汚染は、特に都市部で最も深刻な環境脅威の1つであり、毎年700万人近くが早期死亡している。人口1000万人を超える都市として定義されるメガシティは、深刻な汚染のホットスポットであり、有害な汚染物質が集中しているため、数週間にわたって大気汚染が悪化している。さらに、要因の複雑な相互作用は、正確な空気質の予測を驚くほど難しくし、予測モデルは複雑なダイナミクスを捉えるのに苦労することが多い。これらの課題に対処するために,長期記憶ネットワークをベースとした注意力強化型深層マルチタスク時空間機械学習モデルを提案する。このモデルは、二酸化硫黄や一酸化炭素のような主要な汚染物質のレベルを予測し、複雑な傾向や変動を効果的に捉える上で、堅牢な性能を示す。提案手法は政策立案者に対して行動可能な情報を提供し,都市大気質向上のための情報意思決定を可能にする。

関連論文リスト

OXYGENERATOR: Reconstructing Global Ocean Deoxygenation Over a Century with Deep Learning [50.365198230613956]
既存の専門家が支配する数値シミュレーションは、地球温暖化や人的活動によって引き起こされる動的変動に追いつかなかった。 1920年から2023年までの世界の海洋脱酸素モデルを再構築するために,最初の深層学習モデルであるOxyGeneratorを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-12T09:32:40Z)
Physics-based deep learning reveals rising heating demand heightens air pollution in Norwegian cities [0.9187407509784052]
政策立案者は、交流を無視して、大気の質や気候変動を孤立して分析することが多い。本研究は,K平均クラスタリング,階層クラスタリング,ランダムフォレスト技術と回帰モデルを比較して,特定の気候要因が大気質に及ぼす影響を考察する。大気汚染予測のための物理ベースディープラーニング(PBDL)とLong Short-Term Memory(LSTM)を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-07T23:43:46Z)
Back to the Future: GNN-based NO$_2$ Forecasting via Future Covariates [49.93577170464313]
都市全域にわたる地上監視ネットワークにおける大気質観測について検討する。我々は過去と将来の共変分を現在の観測に埋め込む条件付きブロックを提案する。将来の気象情報に対する条件付けは,過去の交通状況を考えるよりも影響が大きいことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-08T09:13:16Z)
FengWu-GHR: Learning the Kilometer-scale Medium-range Global Weather Forecasting [56.73502043159699]
この研究は、データ駆動型世界天気予報モデルであるFengWu-GHRを、0.09$circ$水平解像度で実行した。低解像度モデルから事前知識を継承することにより、MLベースの高解像度予測を操作するための扉を開く新しいアプローチを導入する。 2022年の天気予報は、FengWu-GHRがIFS-HRESよりも優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-28T13:23:25Z)
Comparing Data-Driven and Mechanistic Models for Predicting Phenology in Deciduous Broadleaf Forests [47.285748922842444]
我々は、気象時系列から表現指標を予測するために、ディープニューラルネットワークを訓練する。このアプローチは従来のプロセスベースのモデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-08T15:29:23Z)
An evaluation of deep learning models for predicting water depth evolution in urban floods [59.31940764426359]
高空間分解能水深予測のための異なる深層学習モデルの比較を行った。深層学習モデルはCADDIESセル-オートマタフラッドモデルによってシミュレーションされたデータを再現するために訓練される。その結果,ディープラーニングモデルでは,他の手法に比べて誤差が低いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2023-02-20T16:08:54Z)
Multi-scale Digital Twin: Developing a fast and physics-informed surrogate model for groundwater contamination with uncertain climate models [53.44486283038738]
気候変動は地下水汚染の長期的な土壌管理問題を悪化させる。 U-Net強化フーリエニューラル汚染(PDENO)を用いた物理インフォームド機械学習サロゲートモデルを開発した。並行して、気候データと組み合わされた畳み込みオートエンコーダを開発し、アメリカ合衆国全体の気候領域の類似性の次元を減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-20T06:46:35Z)
Data-driven Real-time Short-term Prediction of Air Quality: Comparison of ES, ARIMA, and LSTM [0.0]
歴史的データに基づく空気質の予測には,データ駆動方式を用いる。予測精度と時間的複雑さを考慮して, 短時間の大気汚染予測ESは, ARIMAやLSTMよりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-16T09:37:08Z)
Deciphering Environmental Air Pollution with Large Scale City Data [0.0]
交通や発電所からの排出、家庭からの排出、自然発生など、様々な要因が大気汚染の上昇の背後にある主要な原因要因または影響要因であることが知られている。本稿では,これらのエージェント間の関係を長期にわたって探索するための大規模都市情報データセットを提案する。また,多種多様なモデルと方法論を用いて汚染物質レベルを推定または予測する問題に対するベンチマークのセットを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-09T22:00:51Z)
SOCAIRE: Forecasting and Monitoring Urban Air Quality in Madrid [0.0]
本稿では,ニューラルネットワーク,統計モデル,ネストモデルに基づく運用ツールであるSOCAIREを提案する。大気汚染の過去の濃度、人間の活動、数値汚染の推定、数値天気予報など、大気汚染に影響を及ぼす可能性のある各コンポーネントをモデル化することに焦点を当てている。このツールは現在マドリードで運用されており、48時間にわたって毎日の空気の質を予測している。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-19T09:39:10Z)
Conditional Generative Adversarial Networks to Model Urban Outdoor Air Pollution [0.8122270502556374]
本稿では, 所定の分類に従って, 合成二酸化窒素の日時系列を生成できるモデルを訓練することを提案する。提案手法は, 計算時間削減を必要としながら, 高精度で多彩な毎日の汚染時系列を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-05T18:01:10Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。