Machine learning approach to forecasting urban pollution
This work addresses the question of how to predict fine particulate matter given a combination of weather conditions. A compilation of several years of meteorological data in the city of Quito, Ecuador, are used to build models using a machine learning approach. The study presents a decision tree al...
Đã lưu trong:
| Tác giả chính: | Rybarczyk, Yves (author) |
|---|---|
| Tác giả khác: | Zalakeviciute, Rasa (author) |
| Định dạng: | article |
| Ngôn ngữ: | eng |
| Được phát hành: |
2016
|
| Truy cập trực tuyến: | https://ieeexplore.ieee.org/document/7750810 https://hdl.handle.net/20.500.14809/3522 |
| Các nhãn: |
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
|
Những quyển sách tương tự
-
Towards the improvement of machine learning peak runoff forecasting by exploiting ground- and satellite-based precipitation data: A feature engineering approach
Bằng: Muñoz Pauta, Paul Andrés
Được phát hành: (2023) -
Forecast of pollution by pm10 particulate material with time series
Bằng: Guerrero Muñoz, Gabriela
Được phát hành: (2025) -
Prediction of time series using different types of forecasting methods enhanced with a meta-learning approach
Bằng: Betancourt Benavides, Hugo Ernesto
Được phát hành: (2020) -
Urban–Rural Gradients Predict Educational Gaps: Evidence from a Machine Learning Approach Involving Academic Performance and Impervious Surfaces in Ecuador
Bằng: Santos-García, Fabián
Được phát hành: (2021) -
3D markerless motion capture: A low cost approach
Bằng: Rybarczyk, Yves
Được phát hành: (2016)