Healthy Research Rewards
ResearchHub is incentivizing healthy research behavior. At this time, first authors of open access papers are eligible for rewards. Visit the publications tab to view your eligible publications.
Got it
LP
Ling Peng
Author with expertise in Health Effects of Air Pollution
Achievements
Cited Author
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
5
(20% Open Access)
Cited by:
1,138
h-index:
18
/
i10-index:
23
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Long short-term memory neural network for air pollutant concentration predictions: Method development and evaluation

Xiang Li et al.Sep 25, 2017
Air pollutant concentration forecasting is an effective method of protecting public health by providing an early warning against harmful air pollutants. However, existing methods of air pollutant concentration prediction fail to effectively model long-term dependencies, and most neglect spatial correlations. In this paper, a novel long short-term memory neural network extended (LSTME) model that inherently considers spatiotemporal correlations is proposed for air pollutant concentration prediction. Long short-term memory (LSTM) layers were used to automatically extract inherent useful features from historical air pollutant data, and auxiliary data, including meteorological data and time stamp data, were merged into the proposed model to enhance the performance. Hourly PM2.5 (particulate matter with an aerodynamic diameter less than or equal to 2.5 μm) concentration data collected at 12 air quality monitoring stations in Beijing City from Jan/01/2014 to May/28/2016 were used to validate the effectiveness of the proposed LSTME model. Experiments were performed using the spatiotemporal deep learning (STDL) model, the time delay neural network (TDNN) model, the autoregressive moving average (ARMA) model, the support vector regression (SVR) model, and the traditional LSTM NN model, and a comparison of the results demonstrated that the LSTME model is superior to the other statistics-based models. Additionally, the use of auxiliary data improved model performance. For the one-hour prediction tasks, the proposed model performed well and exhibited a mean absolute percentage error (MAPE) of 11.93%. In addition, we conducted multiscale predictions over different time spans and achieved satisfactory performance, even for 13-24 h prediction tasks (MAPE = 31.47%).
0

A novel spatiotemporal convolutional long short-term neural network for air pollution prediction

Congcong Wen et al.Nov 9, 2018
Air pollution is a serious environmental problem that has drawn worldwide attention. Predicting air pollution in advance has great significance on people's daily health control and government decision-making. However, existing research methods have failed to effectively extract the spatiotemporal features of air pollutant concentration data, and exhibited low precision in long-term predictions and sudden changes in air quality. In the present study, a spatiotemporal convolutional long short-term memory neural network extended (C-LSTME) model for predicting air quality concentration was proposed. In order to encompass the spatiality and temporality of the data, the model involved the historical air pollutant concentration of the present station, as well as that of the adaptive k-nearest neighboring stations, into the model. High-level spatiotemporal features were extracted through the combination of the convolutional neural network (CNN) and long short-term memory neural network (LSTM-NN), and meteorological data and aerosol data were also integrated, in order to improve model prediction performance. Hourly PM2.5 (particulate matter with an aerodynamic diameter of ≤2.5 mm) concentration data collected at 1233 air quality monitoring stations in Beijing and the whole China from January 1, 2016 to December 31, 2017 were used to validate the effectiveness of the proposed C-LSTME model. The results show that the present model has achieved better performance than current state-of-the-art models for different time predictions at different regional scales.
0
Paper
Citation328
0
Save
0

Enhancing small object detection in remote sensing imagery with advanced generative adversarial networks

Yujuan Wang et al.Jun 3, 2024
This study underscores the significance of accurately identifying minute objects within satellite imagery. We propose an innovative GAN framework tailored for enhancing the detection of minute objects in such imagery. Our approach primarily emphasizes differentiating these objects from their surroundings by leveraging the core mechanisms of GANs. Moreover, we address the varied spectral characteristics of the background by integrating a similarity constraint into our GANs architecture. This strategy effectively distinguishes between the target object regions and non-object regions, significantly reducing the occurrence of false positives. Additionally, we employ a smoothness regularization technique to preserve the structural integrity of the detected objects. Through extensive experimentation on publicly available remote sensing datasets—spanning mineral, fabric, and vehicle detection—we compare our method quantitatively against conventional small object detection techniques and state-of-the-art GAN-based models. The comparative results consistently showcase the superior performance and robustness of our GAN-based approach in detecting minute objects within remote sensing imagery.
0

AI‐Driven Learning and Regeneration of Analog Circuit Designs From Academic Papers

Wenxiao Xiong et al.Nov 18, 2024
ABSTRACT This paper presents an artificial intelligence (AI)‐based framework designed for learning and regenerating analog circuits from academic papers. The framework comprises four distinct modules: circuit extractor, table extractor, text extractor, and simulation executor. The circuit extractor module utilizes deep learning object detection to identify devices and their associated textual descriptions while extracting interconnections between devices. The table extractor module handles textual and image‐based tables, extracting device parameters, and simulation data. The text extractor module leverages optical character recognition (OCR) and AI models to extract supplementary information. The simulation executor employs this information to conduct simulations and optimize circuit performance. In our experiments, our method effectively extracts multimodal circuit design information, achieving an average accuracy of up to 97% in target detection within the circuit extractor module. The improved performance during the simulation process further validates the effectiveness of our framework.