PM 10 (excluding PM 2.5)
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新的 QHAdamW 优化器增强了用于空气质量预测的人工智能
研究人员开发了一种名为 QHAdamW 的新优化器，以提高人工智能神经网络 (ANN) 在空气质量预测中的性能。该优化器是 Adam 算法的改进版，解决了收敛性、泛化能力和预测准确性方面的问题。在预测菲律宾马尼拉的 PM2.5 和 PM10 水平时，与标准 Adam 相比，QHAdamW 证明了模型准确性的提高和收敛速度的加快。研究结果表明，该模型可以帮助环境机构管理空气质量。
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深度学习模型 SATADL 模拟站点故障期间的空气质量数据
研究人员开发了一个名为 SATADL 的深度学习模型，用于模拟故障站点空气质量测量值。该模型使用长短期记忆（LSTM）和基于注意力机制的方法，预测长达 48 小时的空气质量，旨在为无响应的测量站点提供虚拟代理。在模拟 PM10 浓度方面，SATADL 在各种预测窗口中表现优于基线模型和现有的深度学习模型。
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新的OmniPM-Net模型通过融合离散和网格化数据改进PM10预报
研究人员开发了OmniPM-Net，这是一种旨在改进颗粒物（PM10）预报的新型神经网络模型。该模型有效地弥合了离散站点级预测和连续网格化预报之间的差距，这在严重沙尘暴期间至关重要。通过整合图神经网络和哥白尼大气监测服务（CAMS）的数据，OmniPM-Net在站点级准确性方面达到了与现有方法相当的水平，同时显著降低了CAMS的平均绝对误差，并提供了重要的网格化输出。
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新的GNN方法提高了多站点污染预测的准确性
研究人员开发了一种使用图神经网络（GNN）的新方法，以提高颗粒物（PM）污染预测的准确性。该方法基于通过混淆矩阵识别的类间关系动态构建图，并采用混合损失函数来增强学习稳定性。所提出的GNN模型，特别是GraphSage，在预测PM1、PM10和PM2.5浓度方面表现优于传统的机器学习和深度学习技术。该研究还纳入了GNNExplainer和PGExplainer等可解释性工具，以确保模型的透明度。
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深度学习框架使用LSTM校准低成本空气质量传感器
研究人员开发了一种使用长短期记忆（LSTM）网络的深度学习框架，以改进低成本空气质量传感器的校准。该方法通过捕获数据中的时间依赖性来解决传感器漂移和环境多变性等挑战。与传统的随机森林模型相比，该框架表现出优越的性能，实现了更高的R2值，并满足了PM2.5、PM10和NO2等污染物的监管合规标准。