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  在大數據平台使用機器學習方法預測空氣汙染 
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講者:國立臺北大學資訊工程學系 曾裕仁
日期:2018/10/24
性質:演講
類別:應用科學
語言:中文
長度:00:10:45
觀看:127
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摘要:
近年來,空氣污染日益嚴重。人們非常關注
PM2.5對人體的影響。 PM2.5對人體有很多影響,
包括心血管和呼吸系統,甚至肺癌。預測空氣品
質尤為重要。本文在大數據平台下開發了三種機
器學習方法,決策樹回歸(DTR),梯度增強樹回
歸(...
近年來,空氣污染日益嚴重。人們非常關注
PM2.5對人體的影響。 PM2.5對人體有很多影響,
包括心血管和呼吸系統,甚至肺癌。預測空氣品
質尤為重要。本文在大數據平台下開發了三種機
器學習方法,決策樹回歸(DTR),梯度增強樹回
歸(GBTR)和支持向量回歸(SVR),建立了空
氣品質預測模型。通過訓練多維數據,在台灣的
67個不同地點建立了空氣品質預測模型。 通過結
合 SVR 的 ARIMA 補值方法,我們建立了一個8小
時的空氣品質預測模型。 通過 ETL 架構獲取實時
數據,我們可以即時預測 PM2.5的數值。

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