|
|
Ứng dụng mô hình học sâu trong dự đoán nồng độ bụi mịn (PM2.5) tại Thành phố Hồ Chí Minh
|
|
|
Đề tài hướng tới việc nghiên cứu, xây dựng và đánh giá các mô hình học sâu cho bài toán dự đoán nồng độ bụi mịn PM2.5 bằng mô hình học sâu dựa trên chuỗi thời gian đa biến với dữ liệu được thu thập từ dữ liệu khí tượng thực tế tại TP. Hồ Chí Minh, Việt Nam. Tập dữ liệu khí tượng được sử dụng trong nghiên cứu bao gồm nhiều biến đầu vào phản ánh các điều kiện môi trường ảnh hưởng đến nồng độ bụi mịn PM2.5. Cụ thể, các thông số bao gồm: hướng gió, tốc độ gió, lượng mưa, chỉ số diện tích lá của thảm thực vật thấp, nhiệt độ không khí, bức xạ tia cực tím và cuối cùng là nồng độ bụi mịn PM2.5.
|
|
|
|
|
|
|
|
|