Fugu-MT 論文翻訳(概要): In-field Calibration of Low-Cost Sensors through XGBoost $\&$ Aggregate Sensor Data

論文の概要: In-field Calibration of Low-Cost Sensors through XGBoost $\&$ Aggregate Sensor Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.15840v1
Date: Wed, 18 Jun 2025 19:40:32 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-06-23 19:00:04.827135
Title: In-field Calibration of Low-Cost Sensors through XGBoost $\&$ Aggregate Sensor Data
Title（参考訳）: XGBoost$&$アグリゲートセンサデータによる低コストセンサのフィールド校正
Authors: Kevin Yin, Julia Gersey, Pei Zhang,
Abstract要約: 高精度なセンサーは高価で、空間配置が制限され、カバー範囲も制限される。低コストのセンサーが普及しているが、環境に敏感なことや製造の多様性が原因で漂流する傾向にある。本稿では,XGBoostアンサンブル学習を用いたフィールド内センサキャリブレーションモデルを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7832348184252056
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Effective large-scale air quality monitoring necessitates distributed sensing due to the pervasive and harmful nature of particulate matter (PM), particularly in urban environments. However, precision comes at a cost: highly accurate sensors are expensive, limiting the spatial deployments and thus their coverage. As a result, low-cost sensors have become popular, though they are prone to drift caused by environmental sensitivity and manufacturing variability. This paper presents a model for in-field sensor calibration using XGBoost ensemble learning to consolidate data from neighboring sensors. This approach reduces dependence on the presumed accuracy of individual sensors and improves generalization across different locations.
Abstract（参考訳）: 大規模大気質モニタリングは,特に都市環境において,粒子状物質(PM)の広範で有害な性質による分散センシングを必要とする。高精度なセンサーは高価で、空間配置が制限され、カバー範囲が制限される。その結果, 低コストセンサが普及しているが, 環境感度と製造変動性によりドリフトする傾向にある。本稿では,XGBoostアンサンブル学習を用いたフィールド内センサキャリブレーションモデルを提案する。このアプローチは、個々のセンサの推定精度への依存を減らし、異なる位置における一般化を改善する。

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