ترجمه فارسی مقاله ارتقای داده های PM2.5 و پیش بینی در شبکه های پایش کیفیت هوا با استفاده از مدل ترکیبی KNN-SINDy

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

عنوان مقاله به انگلیسی Enhancing PM2.5 Data Imputation and Prediction in Air Quality Monitoring Networks Using a KNN-SINDy Hybrid Model
عنوان مقاله به فارسی ارتقای داده های PM2.5 و پیش بینی در شبکه های پایش کیفیت هوا با استفاده از مدل ترکیبی KNN-SINDy
نویسندگان Yohan Choi, Boaz Choi, Jachin Choi
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 12
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Machine Learning,یادگیری ماشین ,
توضیحات Submitted 17 September, 2024; originally announced September 2024.
توضیحات به فارسی ارسال شده 17 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا سپتامبر 2024 اعلام شد.
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

Air pollution, particularly particulate matter (PM2.5), poses significant risks to public health and the environment, necessitating accurate prediction and continuous monitoring for effective air quality management. However, air quality monitoring (AQM) data often suffer from missing records due to various technical difficulties. This study explores the application of Sparse Identification of Nonlinear Dynamics (SINDy) for imputing missing PM2.5 data by predicting, using training data from 2016, and comparing its performance with the established Soft Impute (SI) and K-Nearest Neighbors (KNN) methods.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

آلودگی هوا ، به ویژه ذرات (PM2.5) ، خطرات قابل توجهی را برای بهداشت عمومی و محیط زیست ایجاد می کند ، که نیاز به پیش بینی دقیق و نظارت مداوم برای مدیریت کیفیت هوا دارد.با این حال ، داده های نظارت بر کیفیت هوا (AQM) اغلب به دلیل مشکلات مختلف فنی از سوابق گمشده رنج می برند.این مطالعه به بررسی استفاده از شناسایی پراکنده دینامیک غیرخطی (SINDY) برای تحمیل داده های مفقود شده PM2.5 با پیش بینی ، استفاده از داده های آموزش سال 2016 و مقایسه عملکرد آن با همسایگان نرم (SI) و K-Nearest (KNN) می پردازد.روشها

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.