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J-GLOBAL ID：201602277408050675   整理番号：16A0790022

プレ平滑化の多変量回帰圃場モニタリングデータフィッティングの方法に基づく【JST・京大機械翻訳】

Multiple Regression Fitting Method of Nursery Monitoring Data by Pre-smoothing Disposal

著者 (4件)： Sun Xiang (Beijing Forestry University) ,  Wu Baoguo (Beijing Forestry University) ,  Wu Huarui (Beijing Research Center for Information Technology in Agriculture) ,  Chen Cheng (Beijing Research Center for Information Technology in Agriculture)
資料名： Dongbei Linye Daxue Xuebao  (Dongbei Linye Daxue Xuebao)
巻： 43  号： 12  ページ： 45-50  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2441A  ISSN： 1000-5382  CODEN： DLDXEU  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 大面積圃場生産環境モニタリングネットワークの中に存在する異常データの問題に対して,1つの局所と大域的平滑化計算を前提条件にした多変量回帰モデルに基づく,モニタリングデータの異常データを実現する除去とフィッティング処理を提案した。まず,局所重みづけ回帰を利用して平滑法と3次指数平滑法およびリアルタイムデータ収集に対して平滑化処理を行う点,そして2つの方法はデータの平滑化の結果を引数として確立し,予測結果は,変数の多変量回帰モデルにより,データの精確なフィッティングを行うものである。このモデルは圃場モニタリングシステム応用において,モデル計算によりデータノイズの修正に有効であることを,これにより異常値フィッティングから真値の近く,フィッティング精度は10%以内で安定し,圃場モニタリングデータの正確さと生産意思決定の信頼性を向上した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 回帰モデル ,  監視装置 ,  環境モニタリング ,  意思決定 ,  重みづけ ,  ネットワーク ,  信頼性 ,  指数平滑法 ,  *平滑化 ,  異常値
準シソーラス用語： モデル計算 ,  大面積 ,  *多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Nursery ,  Wireless sensor network ,  Data correction ,  Multiple regression algorithms

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (3件)： 平滑化 ,  多変量 ,  圃場