La prévision de la pollution atmosphérique est la tâche de prédire les valeurs futures d'une séquence donnée en utilisant des données historiques du même signal (prévision univariée) ou des données historiques de plusieurs signaux interdépendants (prévision multivariée) (Martinez et al. 2013).

AirVisualLes données de prévision sont formulées à l'aide de prévisions multivariées. Le AirVisual Les bases de données apprennent une architecture de données profondes pour rechercher des informations de signal et de processus dans le bruit.

Cette méthode d'apprentissage en architecture profonde est favorisée à d'autres méthodes pour ses nombreux niveaux de non-linéarité; Il a la capacité théorique d'apprendre des caractéristiques complexes, tout en réalisant une meilleure généralisation.

L'apprentissage en profondeur est une combinaison de domaines de recherche impliquant des réseaux de neurones, de l'intelligence artificielle, de la modélisation graphique, de l'optimisation, de la reconnaissance des modèles et du traitement du signal. Cet algorithme est décrit comme «profond» car l'entrée doit passer par plusieurs non-linéarités avant de générer la sortie. L'avantage d'avoir de nombreuses couches est la capacité de représenter de manière compacte des fonctions hautement non linéaires et très variables (Dalto, M).

Lorsqu'il est confronté à un grand ensemble de données, l'apprentissage automatique «regroupera» ces catégories en fonction de la similitude plus précisément qu'un humain. Le processus apprend ensuite à classer progressivement - en commençant par des niveaux inférieurs et en se terminant par des catégories de niveau supérieur. Ce processus est connu sous le nom d'apprentissage non supervisé.

Deux aspects clés caractérisent l'apprentissage en profondeur:

1. Modèles composés de plusieurs couches ou étapes du traitement des informations non linéaires.
2. Méthodes d'apprentissage supervisé ou non supervisé de la représentation des fonctionnalités à des couches successivement plus élevées et plus abstraites.

Pour prévoir les niveaux de pollution, notre formule comprend l'apprentissage / l'architecture en profondeur et un algorithme qui aide à distinguer les relations entre les catégories et les niveaux de pollution. En effet, l'apprentissage en profondeur manque de façons de représenter les relations et est souvent confronté à des défis dans l'acquisition de ces relations - donc l'apprentissage en profondeur n'est qu'une partie du plus grand défi de construire des machines intelligentes, et nécessite une aide pour créer une sortie précise.

L'apprentissage automatique étudie les modèles reliant la qualité de l'air actuelle et les conditions météorologiques actuelles avec les prévisions météorologiques et la qualité de l'air historique. Naturellement, plus les données sont reçues, plus les prévisions seront précises.

L'inconvénient des réseaux de neurones multicouches est qu'ils sont assez compliqués. La configuration est difficile et complexe et il y a de nombreux paramètres à régler.

La pollution atmosphérique en soi est affectée par de nombreux facteurs - environnemental et humain - donc les erreurs de prévision peuvent se produire en raison de l'imprévisible de ces facteurs.

La figure 1 cherche à expliquer graphiquement les processus impliqués dans le calcul des prévisions de qualité de l'air utilisée par AirVisual. Il s'agit d'un système de boucle fermée, également connu sous le nom de système de contrôle de rétroaction, qui permet au système d'ajuster ses performances pour répondre à la réponse souhaitée. Le système capture toutes les données en temps réel (conditions météorologiques actuelles, qualité de l'air actuelle), données historiques (qualité de l'air, conditions météorologiques) et schémas historiques (météo, qualité de l'air); Ce sont des composants constituent l'entrée du moteur. Toutes les données, en plus de temps réel, sont contrôlées par un système d'intelligence artificielle - ce système a sa propre méthode d'apprentissage et continue d'apprendre pendant le processus de calcul des données. Le moteur de prévision utilise une série de formules pour déterminer les prévisions de la qualité de l'air, cette sortie est ensuite évaluée à travers le processus de boucle de rétroaction pour fournir une prédiction plus précise.

Il est important de noter que le AirVisual Le prévisionniste ne peut pas prendre en compte des événements imprévisibles, notamment des catastrophes naturelles et de l'air propre sanctionné par le gouvernement (lois sur les émissions, restrictions de voiture). En tant que tel, le AirVisual Les prévisions pendant ces événements peuvent être inexactes. Les autres limitations incluent les prévisions météorologiques (les pays en développement manquent souvent de prévisions météorologiques très précises) et de l'emplacement / la géographie.

Clause de non-responsabilité

Ce modèle de prévision, et toutes les prévisions de qualité de l'air qui en résulte, vise à fournir des informations précises liées à la qualité de l'air. Des étapes ont été mises en œuvre pour assurer sa qualité et sa précision. Cependant:

• AirVisual repose sur les modèles de prédiction météorologique numérique (NWP), en particulier le système de prévision mondial (GFS). Pour certains pays (comme la Chine), la précision de la GFS est inférieure à celle de d'autres pays, ce qui a donc parfois un impact sur la précision des prévisions de la qualité de l'air.


• Nous n'assumons aucune responsabilité légale ou responsabilité de l'exactitude, de l'exhaustivité ou de l'exactitude des informations de prévision.


• Nous ne présumons aucune responsabilité légale pour les dommages ou les pertes qui peuvent avoir eu lieu directement ou indirectement en raison de toute information obtenue à partir de la AirVisual prévision.