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通过安全，ML驱动的预测分析授权空气质量研究

2025年8月28日 20:20 33 Comments
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在这篇文章中，我们使用Amazon Sagemaker AI，AWS Lambda和AWS步骤功能提供了数据插补解决方案。该解决方案是为需要可靠的PM2.5数据进行趋势分析，报告和决策的可靠数据的环境分析师，公共卫生官员和商业智能专业人员设计的。我们从OpenAfrica采购了样本培训数据集。我们的解决方案使用预测时间序列预测PM2.5值。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
空气污染仍然是非洲最紧迫的环境健康危机之一，在整个非洲大陆引起了广泛的疾病。诸如传感器等组织已经部署了数百个空气质量传感器来应对这一挑战，但是面临关键的数据问题：PM2.5（直径小于或等于2.5微米的颗粒物）的差距很大），因为功率不稳定性和连接性问题的高风险区域中，高风险区域的连接性问题有限。 PM2.5数据集中缺少数据可降低统计能力，并将偏见引入参数估计，从而导致趋势检测不可靠，并就空气质量模式得出有缺陷的结论。这些数据差距最终损害了基于证据的决策，用于污染控制策略，健康影响评估和法规依从性。在这篇文章中，我们证明了时间序列的预测能力，亚马逊Sagemaker Canvas，Amazon Sagemaker Canvas，Amazon Sagemaker Canvas，这是一种低代码无代码（LCNC）机器学习（ML）平台，可预测来自不完整数据集合的PM2.5的PM2.5。 PM2.5暴露通过心血管疾病，呼吸系统疾病和全身健康影响导致了全球数百万次过早死亡，从而使准确的空气质量预测成为关键的公共卫生工具。 SageMaker画布预测能力的关键优势是其不完整数据的强大处理。传统的空气质量监测系统通常需要完整的数据集才能正常运行，这意味着在传感器故障或需要维护时不能依靠它们。相反，即使面对传感器数据中的差距，射手制造商帆布也可以产生可靠的预测。尽管传感器失败或维护期不可避免，但这种弹性使空气质量监测网络连续运行，从而消除了昂贵的停机时间和数据差距。环境机构和公共卫生官员受益于对关键空气质量信息的不间断访问，使及时污染提醒
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