AI-Driven Urban Analytics Using IoT-Enabled Mobile Sensor Networks for Environmental Monitoring

2025

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1016/j.procs.2025.10.257
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Rapid urbanization has intensified air pollution, noise, and connectivity disparities in smart cities. This study integrates GPS-tagged IoT sensor networks and AI analytics to evaluate air quality, noise, and mobile internet performance in Astana. From October to November 2024, 840 noise measurements and PM₂.₅ data from fixed and mobile sensors were collected, along with 2G–5G network tests at ten locations. Data analysis employed Pearson correlation to examine links between meteorological factors and pollutants, and seven machine-learning models, including Random Forest, XGBoost, and Support Vector Regression, for multi-step pollutant forecasting. Spatiotemporal clustering and anomaly detection were applied to assess network reliability and identify coverage gaps. Findings show average noise levels of 73 dB, frequent PM₂.₅ exceedances of EPA thresholds, and a throughput–stability trade-off in 5G: Kcell/Activ reached peak speeds (up to 471 Mbps), while Altel/Tele2 maintained lower latency (≈29 ms), jitter, and no packet loss. The framework provides high-resolution insights to support targeted urban planning and policy.