A recurrent neural network using historical data to predict time series indoor PM2.5 concentrations for residential buildings.

Dai, Xilei; Liu, Junjie; Li, Yongle

Dai, Xilei; Liu, Junjie; Li, Yongle.

Afiliação

Dai X; Tianjin Key Lab of Indoor Air Environmental Quality Control, School of Environmental Science and Engineering, Tianjin University, Tianjin, China.
Liu J; Tianjin Key Lab of Indoor Air Environmental Quality Control, School of Environmental Science and Engineering, Tianjin University, Tianjin, China.
Li Y; Department of Cardiology, Tianjin Medical University General Hospital, Tianjin, China.

Indoor Air ; 31(4): 1228-1237, 2021 07.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-33448484

Assuntos

Poluentes Atmosféricos; Poluição do Ar em Ambientes Fechados; Poluentes Atmosféricos/análise; Poluição do Ar em Ambientes Fechados/análise; Monitoramento Ambiental; Humanos; Redes Neurais de Computação; Tamanho da Partícula; Material Particulado/análise

Palavras-chave

artificial intelligence; deep learning; indoor PM2.5; outdoor parameters; recurrent neural network; time series model

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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Poluição do Ar em Ambientes Fechados / Poluentes Atmosféricos Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans Idioma: En Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article

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