ビッグデータに基づく詳細な空気品質の予測

本論文では、現在の気象データ、天気予報、そして数百キロメートル圏内の他の監視ステーションの空気品質データを考慮したデータ駆動型の方法を用いて、今後48時間の空気品質監視ステーションの読みを予測します。我々の予測モデルは、4つの主要なコンポーネントで構成されています：1) 空気品質の地域要因をモデル化する線形回帰に基づく時間予測子、2) グローバル要因をモデル化する神経ネットワークに基づく空間予測子、3) 気象データに応じて空間予測子と時間予測子の予測を結合する動的集約器、4) 空気品質の急変を捉えるための変曲点予測子。このモデルを中国の43都市のデータを用いて評価し、複数のベースライン手法を上回る結果を得ました。我々は中国環境保護省と連携して、4つの主要な中国都市に対して毎時48時間の詳細な空気品質予測を提供するシステムを展開しました。予測機能はMicrosoft Bing MapおよびMSクラウドプラットフォームAzureでも提供されています。我々の技術は一般的であり、他の都市にも世界中で適用可能です。