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空气质量预测的机器学习技术及实时空气质量监测研究( Machine Learning Techniques for Air Quality Forecasting and Study on Real-Time Air Quality Monitoring )
V Hable-Khandekar P Srinath Pollution air-quality forecasting monitoring health machine-learning
空气污染已经成为世界范围内的主要问题。由于其与人类健康的密切关系，引起了众多研究者的关注。人们对更好地监测空气质量信息的方法越来越谨慎，对保护人类健康免受空气污染造成的严重健康问题的影响变得越来越重要。许多研究人员致力于实时空气质量监测和预测，以获得准确的结果，从而有助于政府实施与环境或空气污染有关的各项政策和做出重要决定。近年来，空气质量预报和监测技术取得了许多进展。其中大部分是基于机器学习(ML)的分析方法，因为它具有许多独特的特点，已经成为一种流行的分析工具。本文综述了基于实时和历史数据的空气质量预报模型以及实时监测工具和技术。它讨论了在最近的研究中用于空气质量预测和监测的每一种方法的优点和缺点，以及它们的比较分析、局限性和挑战。本文将有助于了解目前的研究现状、过去所做的工作以及未来需要解决的研究问题。
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