机译:用于估计中国大陆每日地面NO_2的克里金校正机器学习方法
Southern Med Univ, Sch Publ Hlth, Guangdong Prov Key Lab Trop Dis Res, State Key Lab Organ Failure Res,Dept Biostat, Guangzhou 510515, Guangdong, Peoples R China;
Southern Med Univ, Sch Publ Hlth, Guangdong Prov Key Lab Trop Dis Res, State Key Lab Organ Failure Res,Dept Biostat, Guangzhou 510515, Guangdong, Peoples R China;
Wuhan Univ, State Key Lab Informat Engn Surveying Mapping & R, Wuhan 430079, Hubei, Peoples R China;
Southern Med Univ, Sch Publ Hlth, Guangdong Prov Key Lab Trop Dis Res, State Key Lab Organ Failure Res,Dept Biostat, Guangzhou 510515, Guangdong, Peoples R China;
Sch Publ Hlth & Prevent Med, Dept Epidemiol & Prevent Med, Melbourne, Vic 3004, Australia;
Extreme gradient boosting; Meta-analysis; Kriging-calibration; NO2; Extrapolating ability; China;
机译:克里格校准的机器学习方法,用于在中国大陆估算日地级NO_2
机译:一种机器学习方法,用于建模日常细颗粒物质(PM_(2.5))和中国上海氮二氧化氮(NO_2)的空间变化
机译:使用集成深度学习框架将地面观测与化学迁移模型预测相结合的融合方法:在中国估算2014-2017年时空分辨PM_(2.5)暴露场的应用
机译:2000-2016年中国PM2.5浓度的时空连续估计:一种基于卫星,化学传输模型和地面观测输入的机器学习方法
机译:用于估算卫星数据蒸散的参数化和机器学习方法
机译:比较2010-2017在南非缺失日常地面PM10浓度的方法
机译:用集合机学习方法提高肾综合征肾综合征患者出血热发病率的精度