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Enhancing Deep Learning Air Quality Forecasting through Bayesian Kalman Filter Preprocessing
Questo studio dimostra che l'applicazione del filtraggio di Kalman bayesiano come fase di pre-elaborazione migliora significativamente l'accuratezza dei modelli di deep learning (GRU e LSTM) per la previsione a breve termine della qualità dell'aria in diverse città canadesi, con configurazioni ottimali del modello che variano in base al tipo di inquinante e alle condizioni locali.