基于高斯过程的坎帕拉空气质量监测
机器学习
2023-11-29 v1 机器学习
摘要
监测空气污染对人口整体健康至关重要。不幸的是，可测量空气质量的设备可能昂贵，许多中低收入城市的监测设备部署稀疏。本文研究使用高斯过程，对无传感器位置的当前空气污染进行现在预报(nowcasting)，并对传感器位置未来的空气污染进行预报(forecasting)。我们特别关注乌干达坎帕拉市，使用AirQo传感器网络的数据。我们展示了剔除离群值的优势，比较了不同的核函数与附加输入。我们还比较了两种稀疏近似方法，以应对数据集中大量的时序数据。
引用
@article{arxiv.2311.16625,
title = {Gaussian Processes for Monitoring Air-Quality in Kampala},
author = {Clara Stoddart and Lauren Shrack and Richard Sserunjogi and Usman Abdul-Ganiy and Engineer Bainomugisha and Deo Okure and Ruth Misener and Jose Pablo Folch and Ruby Sedgwick},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.16625},
year = {2023}
}