aipred公司 swMATH ID: 24472 软件作者： M.Benjamin Sabath、Qian Di、Danielle Braun、Francesca Dominici、Christine Choirat 描述： aipred：预测空气污染的灵活R包实施方法。细颗粒物（PM2.5）是美国环境保护局规定的大气污染物标准之一。有强有力的证据表明，环境中暴露于（PM2.5）会增加死亡率和住院风险。关于PM2.5对健康影响的大规模流行病学研究为降低安全标准和制定监管政策提供了必要的证据基础。然而，PM2.5的环境监测器（以及其他污染物监测器）在美国各地分布很稀疏，因此，仅基于监测器测量的PM2.5水平的研究将不可避免地排除大量人口。解决这一问题的一种方法是根据卫星、气象和土地利用数据开发模型来预测当地PM2.5、NO2和臭氧。这一过程通常依赖于开发一个预测模型，该模型依赖于大量输入数据，并且在预测未监测区域的空气污染水平时计算量很大。我们开发了一个灵活的R包，允许环境卫生研究人员设计和训练能够预测多种污染物（包括PM2.5）的时空模型。当与云或集群计算系统结合使用时，我们利用开源大数据平台H2O来实现性能和可扩展性。 主页： https://arxiv.org/abs/1805.11534 依赖项： R（右） 关键词： 机器学习;空气污染预测;环境卫生;R包;arXiv-stat.ML公司;arXiv-cs。LG公司 相关软件： 山药;数据表;lme4公司;水;润滑脂;dplyr公司;R.matlab公司;RANN公司;R（右） 引用于： 0个文档 标准条款 1出版物描述软件 年份 aipred:一种用于预测空气污染的灵活R包实现方法arXiv公司M.Benjamin Sabath、Qian Di、Danielle Braun、Francesca Dominici、Christine Choirat 2018