文献

J-GLOBAL ID：201202232489017534   整理番号：12A1067001

カーネル関数と探査アルゴリズムを用いた屋内環境における粒状体分布のラグランジェモデル

Lagrangian modeling of particle concentration distribution in indoor environment with different kernel functions and particle search algorithms

著者 (4件)： CHANG Kao-hua (Dep. of Bioenvironmental Systems Engineering, National Taiwan Univ., Taipei 106, Taiwan) ,  KAO Hong-ming (Dep. of Bioenvironmental Systems Engineering, National Taiwan Univ., Taipei 106, Taiwan) ,  CHANG Tsang-jung (Dep. of Bioenvironmental Systems Engineering, National Taiwan Univ., Taipei 106, Taiwan) ,  CHANG Tsang-jung (Ecological Engineering Res. Center, National Taiwan Univ., Taipei 106, Taiwan)
資料名： Building and Environment  (Building and Environment)
巻： 57  ページ： 81-87  発行年： 2012年11月 
JST資料番号： C0858A  ISSN： 0360-1323  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： 本論では,カーネル関数と探査アルゴリズムを用いた屋内粒状汚染物(PM)分布の数値予測精度について検討した。先ず,5つの核関数(ガウス関数,二次,三次,四次そして五次関数)を適用し25の分布シナリオを想定した。容器試験によるPM分布の測定データと比較して最適な分布シナリオと関数を決定した。三次関数と四次関数による分布シナリオが最も予測誤差が小さく,CPU時間も短かった。次に,2つの探査アルゴリズム(全双対法,接続リスト法)と三次核関数を組合せ,位置ごとの分布について検討した。2つのアルゴリズムの精度は同じであったが,接続リスト法の方が計算が速かった。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *識別関数 ,  核関数 ,  *探査 ,  *アルゴリズム ,  屋内環境 ,  空気浄化 ,  *粒状物汚染 ,  濃度分布 ,  *予測モデル ,  代数関数 ,  場の理論 ,  シナリオライティング法 ,  測定データ ,  予測誤差 ,  双対性 ,  チェックリスト ,  CPU時間
準シソーラス用語： Gauss関数 ,  *Kernel関数 ,  Lagrange場の理論

分類 (1件)： 空気浄化  (PC02060X)

タイトルに関連する用語 (6件)： カーネル関数 ,  探査 ,  アルゴリズム ,  屋内環境 ,  粒状体 ,  分布