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J-GLOBAL ID：201702249674074452   整理番号：17A0199383

森林火災予測における残差補正モデルの応用【JST・京大機械翻訳】

Residual correction model to predict the number of forest fire

著者 (7件)： Lian Sulan (College of Computer & Information, Fujian Agriculture and Forestry University) ,  He Dongjin (College of Forestry, Fujian Agriculture and Forestry University) ,  Ji Zhirong (College of Computer & Information, Fujian Agriculture and Forestry University) ,  Hong Wei (College of Forestry, Fujian Agriculture and Forestry University) ,  You Weibin (College of Forestry, Fujian Agriculture and Forestry University) ,  Cao Yan (College of Computer & Information, Fujian Agriculture and Forestry University) ,  Hu Xin (Science and Education Base Management Center, Fujian Agriculture and Forestry University)
資料名： Fujian Nonglin Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban  (Fujian Nonglin Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban)
巻： 45  号： 5  ページ： 551-555  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2897A  ISSN： 1671-5470  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： 1990年から2013年の福建省における森林火災の発生頻度に基づき,残差補正モデルを確立し,BPニューラルネットワークモデル,MARKOV連鎖モデル,および重み付き組合せ予測モデルと比較した。結果は以下を示す。残差補正モデルの予測精度は95.33%に達し,BPニューラルネットワークモデルの予測精度は87.77%,MARKOV連鎖モデルの予測精度は%%,重み付き組合せ予測モデルの予測精度は88.3%,残差修正モデルの予測効果は他の3つのモデルより優れていた。それは,離散的森林火災データの短期予測のために有効であることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *残差 ,  予測モデル ,  短期予測 ,  *山火事
準シソーラス用語： 予測精度 ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  発生頻度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： forest fire ,  residual correction model ,  back propagation neural network ,  Markov chain ,  weighted hybrid model ,  Fujian Province

分類 (9件)： パイプライン輸送  (UA11020C) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  製鋼  (WD01060A) ,  電力系統一般  (NB02000E) ,  統計学  (AB08000H) ,  澱粉  (FJ05030W) ,  森林の人工更新  (FF03020L) ,  液体燃料工業  (YE03000F) ,  食品の品質  (FJ01040F)

タイトルに関連する用語 (5件)： 森林火災 ,  予測 ,  残差 ,  モデル ,  応用