你所在社区的空气污染：基于移动传感器数据的细粒度AQI预测
机器学习
2025-06-13 v1 机器学习
摘要
空气污染已成为发展中国家的一项重大健康风险。虽然政府定期发布空气质量指数（AQI）数据以追踪污染情况，但这些数值无法反映局部现实，因为传感器往往非常稀疏。本研究通过预测1 km²社区范围内的AQI，以AirDelhi数据集为例，填补了这一空白。利用时空图神经网络（GNN），我们在未见过的坐标上仍以71.654的MSE超越了现有方法，实现了79%的降幅。此外还发现了关于AQI的新见解，例如存在强烈的重复性短期模式以及不断变化的空间关系。代码已在GitHub上公开。
引用
@article{arxiv.2506.10332,
title = {Air in Your Neighborhood: Fine-Grained AQI Forecasting Using Mobile Sensor Data},
author = {Aaryam Sharma},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.10332},
year = {2025}
}
备注
10 pages, 7 figures. Code available at https://github.com/ASChampOmega/AQI_Forecasting.git