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    Mapping PM2.5 concentration from the top-of-atmosphere reflectance of Himawari-8 via an ensemble stacking model.
    Chen, Xiaoyang ; Zhang, Wenhao ; et al.
    In: Atmospheric Environment, Jg. 330 (2024-08-01), S. N.PAG
    academicJournal
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    Hourly forecasting on PM<subscript>2.5</subscript> concentrations using a deep neural network with meteorology inputs.
    Liang, Yanjie ; Ma, Jun ; et al.
    In: Environmental Monitoring & Assessment, Jg. 195 (2023-12-01), Heft 12, S. 1-13
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Full Text Finder (Volltext)
    Wie komme ich dran?
  3. Detailansicht für Treffer 3 öffnen
    Research progress, challenges, and prospects of PM<subscript>2.5</subscript> concentration estimation using satellite data.
    Zhu, Shoutao ; Tang, Jiayi ; et al.
    In: Environmental Reviews, Jg. 31 (2023-12-01), Heft 4, S. 605-631
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
  4. Detailansicht für Treffer 4 öffnen
    SHEDDING LIGHT ON AIR QUALITY THROUGH MACHINE LEARNING.
    Kozyniak, Kathleen
    In: Air Quality & Climate Change, Jg. 58 (2024-03-01), Heft 1, S. 23-25
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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    Estimates of PM2.5 Concentration Based on Aerosol Optical Thickness Data Using Ensemble Learning with Support Vector Machine and Decision Tree.
    Sangpradid, Satith ; Uttha, Theeraya ; et al.
    In: Environmental Research, Engineering & Management / Aplinkos Tyrimai, Inžinerija ir Vadyba, Jg. 79 (2023-10-01), Heft 4, S. 18-28
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Full Text Finder (Volltext)
    Wie komme ich dran?
  6. Detailansicht für Treffer 6 öffnen
    TOWARDS THE DEEP LEARNING TECHNOLOGY FOR ENHANCING AIR QUALITY FORECASTING IN NEW SOUTH WALES.
    Jiang, Ningbo ; Nguyen, Huynh A. D. ; et al.
    In: Air Quality & Climate Change, Jg. 58 (2024-03-01), Heft 1, S. 43-44
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
  7. Detailansicht für Treffer 7 öffnen
    The association between PM2.5 components and blood pressure changes in late pregnancy: A combined analysis of traditional and machine learning models.
    Wang, Lijie ; Wen, Li ; et al.
    In: Environmental Research, Jg. 252 (2024-07-01), S. N.PAG
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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    Mapping nationwide concentrations of sulfate and nitrate in ambient PM2.5 in South Korea using machine learning with ground observation data.
    Lee, Sang-Jin ; Ju, Jeong-Tae ; et al.
    In: Science of the Total Environment, Jg. 926 (2024-05-20), S. N.PAG
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
  9. Detailansicht für Treffer 9 öffnen
    Predicting PM2.5 levels and exceedance days using machine learning methods.
    Gao, Ziqi ; Do, Khanh ; et al.
    In: Atmospheric Environment, Jg. 323 (2024-04-15), S. N.PAG
    academicJournal
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  10. Detailansicht für Treffer 10 öffnen
    PM2.5 pollution modulates the response of ozone formation to VOC emitted from various sources: Insights from machine learning.
    Tao, Chenliang ; Zhang, Qingzhu ; et al.
    In: Science of the Total Environment, Jg. 916 (2024-03-15), S. N.PAG
    academicJournal
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  11. Detailansicht für Treffer 11 öffnen
    Applying traffic camera and deep learning-based image analysis to predict PM2.5 concentrations.
    Liu, Yanming ; Zhang, Yuxi ; et al.
    In: Science of the Total Environment, Jg. 912 (2024-02-20), S. N.PAG
    academicJournal
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  12. Detailansicht für Treffer 12 öffnen
    Improved prediction of hourly PM2.5 concentrations with a long short-term memory and spatio-temporal causal convolutional network deep learning model.
    Chen, Yinsheng ; Huang, Lin ; et al.
    In: Science of the Total Environment, Jg. 912 (2024-02-20), S. N.PAG
    academicJournal
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  13. Detailansicht für Treffer 13 öffnen
    A CatBoost approach with wavelet decomposition to improve satellite-derived high-resolution PM2.5 estimates in Beijing-Tianjin-Hebei.
    Ding, Yu ; Chen, Zuoqi ; et al.
    In: Atmospheric Environment, Jg. 249 (2021-03-15), S. N.PAG
    academicJournal
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  14. Detailansicht für Treffer 14 öffnen
    High-spatiotemporal-resolution mapping of PM2.5 traffic source impacts integrating machine learning and source-specific multipollutant indicator.
    Lv, Lingling ; Wei, Peng ; et al.
    In: Environment International, Jg. 183 (2024), S. N.PAG
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Full Text Finder (Volltext)
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  15. Detailansicht für Treffer 15 öffnen
    Forecasting hourly PM2.5 concentration with an optimized LSTM model.
    Tran, Huynh Duy ; Huang, Hsiang-Yu ; et al.
    In: Atmospheric Environment, Jg. 315 (2023-12-15), S. N.PAG
    academicJournal
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  16. Detailansicht für Treffer 16 öffnen
    Characteristics of secondary inorganic aerosols and contributions to PM2.5 pollution based on machine learning approach in Shandong Province.
    Li, Tianshuai ; Zhang, Qingzhu ; et al.
    In: Environmental Pollution, Jg. 337 (2023-11-15), S. N.PAG
    academicJournal
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  17. Detailansicht für Treffer 17 öffnen
    Estimating the geographical patterns and health risks associated with PM2.5-bound heavy metals to guide PM2.5 control targets in China based on machine-learning algorithms.
    Lyu, Tong ; Tang, Yilin ; et al.
    In: Environmental Pollution, Jg. 337 (2023-11-15), S. N.PAG
    academicJournal
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    Application of machine learning (individual vs stacking) models on MERRA-2 data to predict surface PM2.5 concentrations over India.
    Dhandapani, Abisheg ; Iqbal, Jawed ; et al.
    In: Chemosphere, Jg. 340 (2023-11-01), S. N.PAG
    academicJournal
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  19. Detailansicht für Treffer 19 öffnen
    The long-term trend of PM2.5-related mortality in China: The effects of source data selection.
    Xiao, Qingyang ; Liang, Fengchao ; et al.
    In: Chemosphere, Jg. 263 (2021-01-15), S. N.PAG
    academicJournal
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