Temporal convolutional denoising autoencoder network for air pollution prediction with missing values

In recent years, people are paying more attention to improve air quality levels to mitigate its negative impact on human health. So, effective air pollution control has become one of the hottest environmental issues. Accurate pollution prediction plays a vital role in air pollution control. However,...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Urban climate Jg. 38; S. 100872
Hauptverfasser:	Samal, K. Krishna Rani, Babu, Korra Sathya, Das, Santos Kumar
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Elsevier B.V 01.07.2021
Schlagworte:	Autoencoder LSTM PM2.5 Temporal convolutional network Time series prediction Time series prediction LSTM Temporal convolutional network Autoencoder PM2.5
ISSN:	2212-0955, 2212-0955
Online-Zugang:	Volltext
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