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J-GLOBAL ID：201502202951402844   整理番号：15A1121239

クラスタ化と多重回帰に基づく大気質予測モデルの開発【Powered by NICT】

Development of Air Quality Forecast Model Based on Clustering and Multiple Regression

著者 (4件)： Shen Jin (Guangdong Environmental Monitoring Center, State Environmental Protection Key Lab. of Regional Air Quality ...) ,  Zhong Liuju (Guangdong Environmental Monitoring Center, Guangzhou) ,  He Fangfang (Inst. of Advanced Technol., Sun Yat-Sen Univ., Guangzhou) ,  Chen Duohong (Guangdong Environmental Monitoring Center, Guangzhou)
資料名： Huanjing Kexue yu Jishu  (Huanjing Kexue yu Jishu)
巻： 38  号： 2  ページ： 63-66  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2492A  ISSN： 1003-6504  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： 大気汚染物質の濃度をより正確に予測するために,気象因子クラスタリングと多重回帰に基づく大気質統計的予測モデルは広東省Shunde地区で試験した。モデルはNO_2,SO_2,CO,PM_(10),PM(2.5)と最大O_3_8hの濃度レベルと変動傾向を見つけることができた。シミュレーションと観測値の間の相関は比較的高く,平均相関係数は約0.76であった。正規化平均バイアス(NMB)は1.2%~13.4%であり,正規化平均誤差(NME)は14.2%~30.3%であった。全体として,モデルはわずかに濃度を過大評価した。労働と費用,操作が容易であり,高精度の利点により,予測モデルは,県レベル都市または郡と地方における予測大気汚染物質濃度に適している。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： バイアス ,  *クラスタ化 ,  大気汚染物質 ,  相関係数 ,  *多重回帰分析 ,  都市 ,  気象要素 ,  正規化 ,  *予測モデル
準シソーラス用語： 高精度 ,  広東省 ,  *大気質 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 大気汚染一般  (SB03010B) ,  環境問題  (SA01020V)

タイトルに関連する用語 (5件)： クラスタ ,  多重回帰 ,  大気質 ,  予測モデル ,  開発