Vui lòng dùng định danh này để trích dẫn hoặc liên kết đến tài liệu này: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/47086
Nhan đề: Dự đoán mức độ bụi PM₂.₅ bằng phương pháp khai phá dữ liệu
Tác giả: Nguyễn, Quỳnh Chi
Từ khoá: Dự đoán chát lượng không khí
Khai phá dữ liệu
Dự đoán bụi PM₂.₅
XGBoost
Năm xuất bản: 2020
Tùng thư/Số báo cáo: Tạp chí Khoa học Công nghệ Thông tin và Truyền thông;Số 04A (CS.01) .- Tr.99-105
Tóm tắt: Tình trạng ô nhiễm không khí trên toàn cầu không ngừng gia tăng và gây ra những tác động tiêu cực tới sức khỏe con người như: các bệnh đường hô hấp, tim mạch và ung thư. Tại Hà Nội. trong thời gian gần đây, tình hình ô nhiễm càng trở nên xấu hơn, đặc biệt là mật độ bụi PM₂.₅ luôn ở mức cao. Vì vậy, việc dự đoán mức độ ô nhiễm của chỉ số PM;.; trở nên cần thiết hơn nhằm thực hiện cảnh báo sớm. Với dữ liệu về không khí gồm các chỉ số khí tượng và các chỉ số ô nhiễm không khí thu thập được tại Hà Nội, chúng tôi thực hiện một phương pháp trích rút đặc trưng mới cho kết quả tốt hơn khi chạy cùng một thuật toán so với phương pháp cũ. Thuật toán XGBoost được áp dụng để dự đoán mức độ ô nhiễm của bụi PM₂.₅ và thử nghiệm đã cho thấy độ chính xác của thuật toán này cao hơn với so với các thuật toán khai phá dữ liệu khác trong khi thời gian huấn luyện lại thấp hơn đáng kể.
Định danh: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/47086
ISSN: 2525-2224
Bộ sưu tập: Khoa học Công nghệ Thông tin và Truyền thông

Các tập tin trong tài liệu này:
Tập tin Mô tả Kích thước Định dạng  
_file_
  Giới hạn truy cập
2.13 MBAdobe PDF
Your IP: 3.17.78.184


Khi sử dụng các tài liệu trong Thư viện số phải tuân thủ Luật bản quyền.