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卷积1012019
201910线程环境科学与发展国际会议 |
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文章号 | 03001 | |
页数 | 6 | |
段内 | 空气和气候 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/201910103001 | |
在线发布 | 2019年6月14日 |
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10103001 (2019年)
数据驱动空气质量预测基于移动测量
一号大众集团研究,德国沃尔夫斯堡
2Otto-von-Guericke大学
*对应作者 :enes.esatbeyoglu@volkswagen.de
时间空间二氧化氮预测2关键在于它对环境的有害影响预测能帮助例如预测流量空气质量测量历来由固定地点或专用移动实验室进行这项工作中,我们安装车辆测量技术并连接车辆测量系统,以便能够评价更多参数为此,我们选择一条路径剖面并持续测量NO2集中实时流量连续多次驱动路径剖面这种方法的原理思想是多部车辆同时配有相同的测量技术并驱动同一路线剖面这项工作的贡献预测NO2静态天气条件下定线剖面集集基于移动测量为此目的,我们把记录数据划分为培训测试数据并调查五大预测NO方法2集中线程剖面除其他方面外,我们使用交叉验证方法评估预测质量结果显示,使用前几轮平均法滑窗法最适于预测NO2集中度此外,我们的数据显示,当测试数据紧随培训数据后提高预测质量
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