文献

J-GLOBAL ID：201702210011024102   整理番号：17A1394438

ANN(人工ニューラルネットワーク)を用いた自動車排ガスの解析と予測【Powered by NICT】

Analysis and prediction of vehicle exhaust emission using ANN

著者 (3件)： Xu Zhenyi (Department of Automation and State Key Laboratory of Fire Science, University of Science and Technology of China, Hefei, China, 230027) ,  Kang Yu (Department of Automation and State Key Laboratory of Fire Science, University of Science and Technology of China, Hefei, China, 230027) ,  Lv Wenjun (Department of Automation and State Key Laboratory of Fire Science, University of Science and Technology of China, Hefei, China, 230027)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCC  ページ： 4029-4033  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,過去三年間のHefeiリモートセンシングデータに基づく自動車排ガスの分析に焦点を当てた。また,リモートセンシングデータを用いた自動車排ガスを予測するための三層人工ニューラルネットワークモデルを提案した。最初に,放出データから種々の因子を解析し,主要な因子を決定するための適応lassoアルゴリズムを採用した。第二に,主成分分析を行うアルゴリズムとアーキテクチャを選択した後,7 12 1構造を持つ逆伝搬ニューラルネットワークモデルは,最適方法として確立した。最後に,試験データセットに関する予測結果を与え,自動車排ガスの予測における提案した方法の可能性と有効性を証明した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 計算機アーキテクチャ ,  *ニューラルネットワーク ,  アルゴリズム ,  主成分分析 ,  *予測 ,  *自動車排出ガス
準シソーラス用語： *自動車排気ガス ,  試験データ ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  神経回路網モデル ,  リモートセンシングデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： 人工ニューラルネットワーク ,  自動車排ガス ,  解析 ,  予測