論文の概要: Lightweight ML-Based Air Quality Prediction for IoT and Embedded Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.21857v1
• Date: Wed, 26 Nov 2025 19:31:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-01 19:47:55.265233
• Title: Lightweight ML-Based Air Quality Prediction for IoT and Embedded Applications
• Title（参考訳）: IoTおよび組み込みアプリケーションのための軽量MLによる空気質予測
• Authors: Md. Sad Abdullah Sami, Mushfiquzzaman Abid,
• Abstract要約: 本研究では,XGBoost回帰モデルの2つの変種の有効性と効率について検討した。 完全なXGBoostモデルは両方の汚染物質に対して優れた予測精度を達成したが、小さなモデルはわずかに正確ではないが、かなりの計算上の利点をもたらした。 これにより、IoTおよび組み込みアプリケーションにおけるリアルタイムの空気品質監視に適した、小さなXGBoostモデルが実現される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This study investigates the effectiveness and efficiency of two variants of the XGBoost regression model, the full-capacity and lightweight (tiny) versions, for predicting the concentrations of carbon monoxide (CO) and nitrogen dioxide (NO2). Using the AirQualityUCI dataset collected over one year in an urban environment, we conducted a comprehensive evaluation based on widely accepted metrics, including Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Square Error (RMSE), Mean Bias Error (MBE), and the coefficient of determination (R2). In addition, we assessed resource-oriented metrics such as inference time, model size, and peak RAM usage. The full XGBoost model achieved superior predictive accuracy for both pollutants, while the tiny model, though slightly less precise, offered substantial computational benefits with significantly reduced inference time and model storage requirements. These results demonstrate the feasibility of deploying simplified models in resource-constrained environments without compromising predictive quality. This makes the tiny XGBoost model suitable for real-time air-quality monitoring in IoT and embedded applications.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,一酸化炭素 (CO) と二酸化窒素 (NO2) の濃度を予測するために,XGBoost回帰モデル,フルキャパシティと軽量 (ティニー) モデルの2つの変種の有効性と効率について検討した。 都市環境下で1年以上に渡り収集されたAirQualityUCIデータセットを用いて,平均絶対誤差(MAE),ルート平均角誤差(RMSE),平均バイアス誤差(MBE),判定係数(R2)など,広く受け入れられている指標に基づいて総合的な評価を行った。 さらに、推測時間、モデルサイズ、ピークRAM使用量などのリソース指向メトリクスを評価した。 完全なXGBoostモデルは両方の汚染物質に対して優れた予測精度を達成したが、小さなモデルはわずかに精度が低いものの、推論時間とモデル記憶要求を著しく短縮した計算上の利点を提供した。 これらの結果は、予測品質を損なうことなく、資源制約された環境に単純化されたモデルをデプロイできる可能性を示している。 これにより、IoTおよび組み込みアプリケーションにおけるリアルタイムの空気品質監視に適した、小さなXGBoostモデルが実現される。

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