Nature Scientific Reports: Гибридная биоинспирированная модель для прогнозирования загрязнения городского воздуха с использованием глубокого обучения

Точное прогнозирование качества городского воздуха имеет жизненно важное значение для защиты здоровья населения и окружающей среды. К текущим проблемам в моделях прогнозирования качества воздуха относятся зашумленные и пропущенные данные, взаимодействие загрязняющих веществ, временные и пространственные вариации, внешние переменные, отсутствие обобщения и прогнозирование в реальном времени. Для преодоления этих проблем предлагается гибридная биоинспирированная модель для прогнозирования загрязнения городского воздуха с использованием глубокого обучения (AQP-SAPINN-HMRFO). Входные данные...