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机译:2017年中国多个时间秤的卫星,辅助和地面站数据集通过随机森林方法估算PM_(2.5)浓度
College of Geomatics Xi'an University of Science and Technology Xi'an China;
College of Geomatics Xi'an University of Science and Technology Xi'an China;
School of Public Health Xi'an Jiaotong University Xi'an China;
College of Geomatics Xi'an University of Science and Technology Xi'an China;
College of Geomatics Xi'an University of Science and Technology Xi'an China;
College of Geomatics Xi'an University of Science and Technology Xi'an China;
College of Geomatics Xi'an University of Science and Technology Xi'an China;
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PM_(2.5); Machine learning; Multiple data sources; Cross-validation; Mapping;
机译:评估具有多个遥感数据集的机器学习技术,以估算地面PM_(2.5)的每月浓度
机译:随机林的时空克里格估算中国的日间地面PM_(2.5)
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:使用BP Ann模型从卫星数据估算北京的地面PM_(2.5)集中
机译:在暴露研究的多个时空尺度上估算污染物浓度图
机译:淮河流域多种空气污染物的地面浓度及其对健康的影响
机译:通过融合卫星和电台估算地面pm2.5 观察:一种地理智能深度学习方法
机译:使用高分辨率卫星数据估算美国东南部pm2.5浓度的10年时空趋势。