arXiv cs.LG· Talha Ansar (University of Engineering and Technology, Lahore, Pakistan), Waqar Muhammad Ashraf (The Alan Turing Institute, London, UK), Alejandro Coca-Castro (The Alan Turing Institute, London, UK), Manvendra Janmaijaya (The Alan Turing Institute, London, UK), Ramit Debnath (University of Cambridge, Cambridge, UK), J. Scott Hosking (The Alan Turing Institute, London, UK)·· 22 天前AI 评分26
面向英国气溶胶监测的数据驱动最优传感器布局
Data-driven Optimal Sensor Placement for Aerosol Monitoring in the UK
AI 导读
研究人员提出一种基于 DeepSensor 框架与卷积高斯神经过程的数据驱动传感器布局方法，并应用于英国气溶胶监测。结合惰性评估与缓存的遗传优化将平均计算时间缩减 60%（由 25±7 分钟降至 10±3 分钟），表现与贪心求解器相当。在确定 5 个气溶胶监测站点后，该方法使基于 CAMS 参考场基准的 Joint NLL 改善约 22%。
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