Evaluation of nine machine learning regression algorithms for calibration of low-cost PM2.5 sensor

Low-cost sensors (LCS) can construct a high spatial and temporal resolution PM2.5 network but are affected by environmental parameters such as relative humidity and temperature. The data generated by LCS are inaccurate and require calibration against a reference instrument. This study has applied ni...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Journal of aerosol science Jg. 157; S. 105809
Hauptverfasser:	Kumar, Vikas, Sahu, Manoranjan
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Elsevier Ltd 01.09.2021
Schlagworte:	Calibration Gradient boosting Low-cost sensor Machine learning PM2.5 Regression algorithims Low-cost sensor Calibration Regression algorithims PM2.5 Machine learning Gradient boosting
ISSN:	0021-8502, 1879-1964
Online-Zugang:	Volltext
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