室內(nèi)空氣質(zhì)量和人們的健康密切相關(guān)。近年來的科學(xué)研究表明,室內(nèi)空氣中的PM2.5和PM10含量和室內(nèi)空氣中細(xì)菌、真菌含量有顯著相關(guān)性。然而,測量室內(nèi)空氣中細(xì)菌、真菌含量需要經(jīng)過復(fù)雜、長達(dá)一周以上的采樣和培育分析。因此,如何能越過復(fù)雜的培育測量,從而達(dá)到實(shí)時(shí)測量室內(nèi)空氣中的真菌細(xì)菌含量,一直是個(gè)令人頭疼的問題。
近年來機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)展日新月異,尤其阿爾法狗擊敗頂級(jí)圍棋手的新聞還記憶猶新。最近,Hao Li(德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校,University of Texas at Austin)和Guoqing Cao(中國建筑科學(xué)研究院,China Academy of Building Research)等科研人員通過分析室內(nèi)空氣環(huán)境數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)室內(nèi)空氣中的PM2.5、PM10、溫度、濕度和二氧化碳濃度均與室內(nèi)空氣中細(xì)菌、真菌含量有著直接或間接的聯(lián)系(圖一:室內(nèi)空氣中細(xì)菌濃度和各項(xiàng)室內(nèi)空氣指標(biāo)的潛在聯(lián)系)。
圖一
進(jìn)而,通過利用機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,他們以室內(nèi)PM2.5、PM10、溫度、濕度和二氧化碳濃度作為自變量,分別對(duì)細(xì)菌和真菌建立了兩套人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型(圖二:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)實(shí)時(shí)真菌含量的預(yù)測算法圖)。他們的預(yù)測結(jié)果表明,無論是細(xì)菌還是真菌,都能夠通過合適的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)其進(jìn)行實(shí)時(shí)、極速、準(zhǔn)確的預(yù)測。
圖二
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Liu, Zhijian, Hao Li, and Guoqing Cao. "Quick estimation model for the concentration of indoor airborne culturable bacteria: an application of machine learning." International Journal of Environmental Research and Public Health 14, no. 8 (2017): 857.
Liu, Zhijian, Kewei Cheng, Hao Li, Guoqing Cao, Di Wu, and Yunjie Shi. "Exploring the potential relationship between indoor air quality and the concentration of airborne culturable fungi: a combined experimental and neural network modeling study." Environmental Science and Pollution Research (2017): 1-8.
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