多风环境中污染传感器布设的优化
机器学习
2022-08-30 v2 大气与海洋物理
摘要
空气污染是世界上最重要的致死原因之一。监测空气污染有助于进一步了解健康与污染物之间的联系，并识别需干预的区域。此类监测成本高昂，因此尽可能高效地布置传感器十分重要。贝叶斯优化在选择传感器位置方面已被证明有用，但通常依赖于忽略空气污染统计结构（例如污染沿盛行风向传播的倾向）的核函数。我们描述了两种新的风信息核函数，并研究了它们在使用贝叶斯优化主动学习最大污染位置任务中的优势。
引用
@article{arxiv.2012.10770,
title = {Optimising Placement of Pollution Sensors in Windy Environments},
author = {Sigrid Passano Hellan and Christopher G. Lucas and Nigel H. Goddard},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.10770},
year = {2022}
}
备注
Presented at the AI for Earth Sciences Workshop at Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS) 2020. Updated August 2022 to correct scale of y axis on distance plots