Bài báo: “A Multi-Input Bi-LSTM Autoencoder Model with Wavelet Transform for Air Quality Prediction”
Sinh viên thực hiện:
Hồ Minh Hào – MMTT2020 – Tác giả chính
Giảng viên hướng dẫn:
KS. Trần Văn Như Ý
TS. Lê Kim Hùng.
Tóm tắt:
Air pollution is a serious global issue that affects the health of millions of people worldwide. Machine learning models have shown promise in accurate prediction of the air quality index (AQI), which plays a crucial role in controlling and mitigating their impact. However, existing approaches have limitations in capturing temporal dependencies and analyzing frequency domain relationships among pollutants. In this paper, we propose a novel multi-input model based on Bidirectional Long Short-Term Memory (Bi-LSTM) architecture, incorporat ing wavelet transformation for enhanced air quality prediction. The model first decomposes air quality data from neighboring regions into frequency components using wavelet transform, then extract valuable characteristic information and relationships using the Bi-LSTM module. This make our model effectively captures features in both the time and frequency domains, leading to improved prediction accuracy. The evaluation results on the public air quality dataset show that our model achieves lowest mean absolute error (MAE) of 6.72 compared to existing methods, highlighting its potential for real-world applications in public health protection.
“Em xin chân thành cảm ơn thầy Lê Kim Hùng và anh Trần Văn Như Ý đã luôn hướng dẫn, hỗ trợ tận tình trong suốt quá trình nghiên cứu, từ đó giúp em hoàn thành bài nghiên cứu một cách tốt nhất.”
Thông tin chung:
Hội nghị quốc tế MAPR (Multimedia Analysis and Pattern Recognition) lần thứ 7 được tài trợ bởi VAPR (Vietnamese Association on Pattern Recognition), diễn ra tại Đà Nẵng vào ngày 15-16 tháng 8 năm 2024. Mục tiêu của Hội nghị là tạo cơ hội cho các nhà nghiên cứu và chuyên gia từ các học viện và ngành công nghiệp để chia sẻ những kết quả nghiên cứu mới nhất, đồng thời củng cố cơ hội hợp tác trong lĩnh vực nhận dạng mẫu, phân tích đa phương tiện và các lĩnh vực liên quan. Một số chủ đề mà hội nghị quan tâm đến là: Pattern Recognition and Machine Learning, Multimedia Analysis, Biomedical Image Analysis and Biometrics, Computer Vision and Robot Vision, Document Analysis and Recognition, Applications.
Nguồn: Trường Đại học Công nghệ Thông tin, ĐHQG TPHCM.
