Fugu-MT 論文翻訳(概要): Forecasting Smog Clouds With Deep Learning

論文の概要: Forecasting Smog Clouds With Deep Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02759v1
Date: Thu, 3 Oct 2024 17:59:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-03 06:04:22.268991
Title: Forecasting Smog Clouds With Deep Learning
Title（参考訳）: ディープラーニングによるスモッグクラウドの予測
Authors: Valentijn Oldenburg, Juan Cardenas-Cartagena, Matias Valdenegro-Toro,
Abstract要約: 大気汚染のダイナミクスと大気科学にインスパイアされた階層型モデルアーキテクチャを提案する。以上の結果から, 階層型GRUはスモッグ関連汚染物質の濃度を予測するための競争的かつ効率的な方法であることが示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.144680854063938
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this proof-of-concept study, we conduct multivariate timeseries forecasting for the concentrations of nitrogen dioxide (NO2), ozone (O3), and (fine) particulate matter (PM10 & PM2.5) with meteorological covariates between two locations using various deep learning models, with a focus on long short-term memory (LSTM) and gated recurrent unit (GRU) architectures. In particular, we propose an integrated, hierarchical model architecture inspired by air pollution dynamics and atmospheric science that employs multi-task learning and is benchmarked by unidirectional and fully-connected models. Results demonstrate that, above all, the hierarchical GRU proves itself as a competitive and efficient method for forecasting the concentration of smog-related pollutants.
Abstract（参考訳）: 本研究では, 長期記憶(LSTM)とゲート再帰単位(GRU)アーキテクチャに着目し, 各種深層学習モデルを用いて, 気象学的共変量を用いた二酸化窒素(NO2), オゾン(O3)および(微細)粒子状物質(PM10, PM2.5)濃度の多変量解析を行った。特に,大気汚染のダイナミクスと大気科学にインスパイアされた統合階層型モデルアーキテクチャを提案する。以上の結果から, 階層型GRUはスモッグ関連汚染物質の濃度を予測するための競争的かつ効率的な方法であることが示された。

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