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An interpretable deep forest model for estimating hourly PM10 concentration in China using Himawari-8 data 期刊论文
ATMOSPHERIC ENVIRONMENT, 2022, 卷号: 268
作者:  Chen B.;  Song Z.;  Shi B.;  Li M.
收藏  |  浏览/下载：43/0  |  提交时间：2022/01/18
AOD  Dust transport  Himawari-8  Machine learning  PM10  
Enhancing the Evaluation and Interpretability of Data-Driven Air Quality Models 期刊论文
ATMOSPHERIC ENVIRONMENT, 2021, 卷号: 246
作者:  Gu J.;  Yang B.;  Brauer M.;  Zhang K.M.
收藏  |  浏览/下载：40/0  |  提交时间：2022/01/18
Air quality modeling  Data-driven model  Linear regression  Model evaluation  Model interpretability  Random forest  Repeated cross-validations  SHAP  
Advancing methodologies for applying machine learning and evaluating spatiotemporal models of fine particulate matter (PM2.5) using satellite data over large regions 期刊论文
ATMOSPHERIC ENVIRONMENT, 2020, 卷号: 239
作者:  Just A.C.;  Arfer K.B.;  Rush J.;  Dorman M.;  Shtein A.;  Lyapustin A.;  Kloog I.
收藏  |  浏览/下载：20/0  |  提交时间：2022/01/18
Aerosol optical depth  Air pollution  MAIAC  PM2.5  Spatial cross-validation