文献

J-GLOBAL ID：201202204348505981   整理番号：12A0334890

都市域のPM₁₀予測:ニューラルネットワークの有効性

Forecasting PM₁₀ in metropolitan areas: Efficacy of neural networks

著者 (7件)： FERNANDO H.j.s. (Univ. of Notre Dame, Civil Engineering & Geological Sciences & Environmental Fluid Dynamics Laboratories, Notre Dame ...) ,  MAMMARELLA M.c. (ENEA, Italian National Agency for New Technologies, Energy and Sustainable Economic Dev., Lungotevere Thaon di Revel ...) ,  GRANDONI G. (ENEA, Italian National Agency for New Technologies, Energy and Sustainable Economic Dev., Lungotevere Thaon di Revel ...) ,  FEDELE P. (ENEA, Italian National Agency for New Technologies, Energy and Sustainable Economic Dev., Lungotevere Thaon di Revel ...) ,  DI MARCO R. (ENEA, Italian National Agency for New Technologies, Energy and Sustainable Economic Dev., Lungotevere Thaon di Revel ...) ,  DIMITROVA R. (Univ. of Notre Dame, Civil Engineering & Geological Sciences & Environmental Fluid Dynamics Laboratories, Notre Dame ...) ,  HYDE P. (Arizona State Univ., The School for Engineering of Matter, Transport and Energy (SEMTE), Tempe, AZ 85287-9809, USA)
資料名： Environmental Pollution  (Environmental Pollution)
巻： 163  ページ： 62-67  発行年： 2012年04月 
JST資料番号： D0984B  ISSN： 0269-7491  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 決定論的光化学大気品質モデルは,都市大気流域の規制的管理と計画に広く使われている。これ等のモデルは複雑で,計算強度があり,従ってルーチン大気品質予測にとってひどく高い物になる。その代替策として確率的手法はますます一般的になり,これは意思決定をニューラルネットワークに基づく人工知能に任せるもので,これは人工ニューロン或いは歴史的データに依る「訓練によって学習」が可能な「ノード」から構成されている。ニューラルネットワークを,アリゾナ,Phoenixの規制的モニタリング地点に於ける粉子状物質濃度予測に用いた;その開発予測道具としての有効性,普通使用される規制的モデルとの相対性能を本稿で記述した。ニューラルネットワークは予測精度の妥協なしで実施に於いてより簡単で,より迅速で経済的であると結論された。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： 都市域 ,  *大気汚染 ,  *ニューラルネットワーク ,  浮遊粒子状物質 ,  *予測モデル ,  予報 ,  *シミュレーションモデル ,  *モデリング ,  原価低減 ,  法規制 ,  ルーチン分析 ,  人工知能 ,  点検 ,  事例研究 ,  アリゾナ州 ,  *濃度 ,  精度 ,  比較 ,  PM10
準シソーラス用語： 都市域大気汚染 ,  決定論的予測 ,  大気質モデル ,  費用低減 ,  環境規制 ,  有効性確認 ,  アリゾナ ,  予測精度

分類 (3件)： 大気質調査測定一般  (SB03040I) ,  粒状物調査測定  (SB03060E) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 都市域 ,  PM10 ,  予測 ,  ニューラルネットワーク ,  有効性