文档名：基于主动学习和克里金插值的空气质量推测
准确获取城市中每个位置的空气质量能够大幅提升人民生活福祉.但由于空气质量监测站需占用大量空间且成本高昂,仅能在少数位置部署,因此挑战在于,选取哪些少数位置,对空气质量进行采样,就能最大程度准确地推测其他位置的空气质量.鉴于空气质量具有空间自相关性,因此选用克里金插值作为基础的空气质量推测算法,但克里金插值法缺乏最优采样位置的选择方法,所以结合了主动学习的思想,寻找对模型置信度贡献最大的位置优先采样.研究结果表明,所建立的基于主动学习和克里金插值的推测算法能够在只有少量标记样本的情况下,有效推测给定的任意位置的空气质量指数,相对普通插值方法,最优可提高10％的预测精度,相同精度下,可减少一半采样点.
作者：常慧娟 於志文 於志勇 安琦 郭斌
作者单位：西北工业大学计算机学院,陕西西安710072福州大学数学与计算机科学学院,福建福州350108
母体文献：第六届中国计算机学会大数据学术会议论文集
会议名称：第六届中国计算机学会大数据学术会议
会议时间：2018年10月11日
会议地点：西安
主办单位：中国计算机学会
语种：chi
分类号：
关键词：空气监测 质量指数 克里金插值 主动学习
在线出版日期：2020年11月30日
基金项目：
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