Applying machine learning to forecast daily Ambrosia pollen using environmental and NEXRAD parameters.

Zewdie, Gebreab K; Liu, Xun; Wu, Daji; Lary, David J; Levetin, Estelle

Zewdie, Gebreab K; Liu, Xun; Wu, Daji; Lary, David J; Levetin, Estelle.

Afiliación

Zewdie GK; William B. Hanson Center for Space Sciences, The University of Texas at Dallas, Richardson, TX, USA. gebreab.zewdie@utdallas.edu.
Liu X; William B. Hanson Center for Space Sciences, The University of Texas at Dallas, Richardson, TX, USA.
Wu D; William B. Hanson Center for Space Sciences, The University of Texas at Dallas, Richardson, TX, USA.
Lary DJ; William B. Hanson Center for Space Sciences, The University of Texas at Dallas, Richardson, TX, USA.
Levetin E; The University of Tulsa, Tulsa, OK, 74104, USA.

Environ Monit Assess ; 191(Suppl 2): 261, 2019 Jun 28.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-31254085

Asunto(s)

Antígenos de Plantas/análisis; Monitoreo del Ambiente; Hipersensibilidad/inmunología; Aprendizaje Automático; Extractos Vegetales/análisis; Antígenos de Plantas/inmunología; Predicción; Humanos; Extractos Vegetales/inmunología; Radar; Tiempo (Meteorología)

Palabras clave

Environmental parameters; Machine learning; NEXRAD measurements; Pollen

Texto completo

Añadir a Mi BVS

Imprimir

XML

PubMed Links

Buscar en Google

Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Extractos Vegetales / Monitoreo del Ambiente / Antígenos de Plantas / Aprendizaje Automático / Hipersensibilidad Tipo de estudio: Prognostic_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: Environ Monit Assess Asunto de la revista: SAUDE AMBIENTAL Año: 2019 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos Pais de publicación: Países Bajos

Texto completo

Añadir a Mi BVS

Imprimir

XML

PubMed Links

Buscar en Google