Thử nghiệm dự đoán mức độ bụi mịn PM2.5 bằng phương pháp học máy trên nền tảng Monre.Al
Tác giả: / Nguyễn Ngọc Vũ, Hoàng Thu Trang, Nguyễn Tiến Hơn, Văn Hùng Vỹ, Hoàng Công Huy
Số trang:
Tr. 36-38
Số phát hành:
Số 21 (419) - Tháng 11
Kiểu tài liệu:
Tạp chí trong nước
Nơi lưu trữ:
03 Quang Trung
Mã phân loại:
363
Ngôn ngữ:
Tiếng Việt
Từ khóa:
Bụi mịn, Monre. Al, phương pháp học máy, môi trường không khí
Chủ đề:
Môi trường--Không khí
Tóm tắt:
Giới thiệu tổng quan về ứng dụng các phương pháp học máy trong lĩnh vực môi trường, các kết quả thử nghiệm ứng dụng một số phương pháp học máy cho bài toán dự đoán mức độ bụi mịn PM2.5 khu vực Hà Nội trên nền tảng trí tuệ nhân tạo dùng chung ngành Tài nguyên và Môi trường đang được thử nghiệm xây dựng.
Tạp chí liên quan
- Ứng dụng công nghệ tích hợp SONIC - IOT - AI trong phát hiện rò rỉ trên mạng lưới cấp nước
- Nghiên cứu tác động của phát triển nhà cao tầng đến năng lực khai thác hệ thống giao thông đô thị tại TP. Hồ Chí Minh
- Đường sắt tốc độ cao và mô hình TOD: Động lực phát triển đô thị thông minh định hướng từ Nghị định 269/2025/NĐ-CP về phát triển đô thị thông minh
- Ứng dụng mảng một chiều và kỹ thuật ma trận thưa để lập trình xử lý số liệu lưới khống chế trắc địa số lượng điểm lớn
- Cơ sở dữ liệu nền tảng của hệ thống cấp nước thông minh tại Việt Nam





