AGRIS - Système international des sciences et technologies agricoles

Forecasting PM2.5 using hybrid graph convolution-based model considering dynamic wind-field to offer the benefit of spatial interpretability

2021

Zhou, Hongye | Zhang, Feng | Du, Zhenhong | Liu, Renyi


Informations bibliographiques
Environmental pollution
Volume 273 Pagination 116473 ISSN 0269-7491
Editeur
Elsevier Ltd
D'autres materias
Dynamic wind-field; Pm2.5 concentration forecast; Domain knowledge; Temporal convolution network; Space and time; Graph convolution network
Langue
anglais
Type
Text; Journal Article

2024-02-27
MODS
Fournisseur de données
Consulter Google Scholar
Si vous remarquez des informations incorrectes dans cette référence bibliographique, veuillez nous contacter à l'adresse agris@fao.org