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J-GLOBAL ID：201702214234336010   整理番号：17A0908619

PM_2 5濃度分析と予測のための新しいハイブリッド戦略【Powered by NICT】

A novel hybrid strategy for PM_2.5 concentration analysis and prediction

著者 (3件)： Jiang Ping (School of Statistics, Dongbei University of Finance and Economics, Dalian 116025, China) ,  Dong Qingli (School of Statistics, Dongbei University of Finance and Economics, Dalian 116025, China) ,  Li Peizhi (School of Statistics, Dongbei University of Finance and Economics, Dalian 116025, China)
資料名： Journal of Environmental Management  (Journal of Environmental Management)
巻： 196  ページ： 443-457  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0435B  ISSN： 0301-4797  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： 大気汚染はかなりの脅威,特に中国の都市の集積であるため,大気汚染物質の分析と予測は,環境研究において今日非常に重要である。より効果的な警報システムと管理アドバイスを開発するために,当局と都市住民は大気汚染のより正確な予測を必要とする。ほとんどの従来の解析システムは,固定サイトで高価な観測装置に基づいた,予測モデルは,通常,一定の範囲内での観察に構築し,幾つかの観察は,バイアスを含んでいた。本論文では,HML AFNNと呼ばれる,新規で効果的なフレームワークは,選ばれた数前方時間ステップの特定物質(PM_2)の濃度を分析し,予測するための開発に成功した。大気汚染物質の軌跡のシミュレーションでは,高次元相関ルール(HDAR)アプローチをパラメータとして,周囲領域の気象学的地理学的因子として,時間-空間関係を考察した。添加では,学習ベクトル量子化(LVQ)ネットワークを採用して,訓練プロセスの効率を改善するための適切な入力を選択した。ニューラルとファジィ論理の組み合わせ,適応ファジィニューラルネットワーク(AFNN)はPM_2 5濃度を解析し,予測するために利用した。中国,景Jin Ji地域および珠江デルタの二主要都市凝集,1年以上の期間に関する本研究の実験結果は,開発したハイブリッドHML AFNNモデルは単純AFNN,LVQないHM AFNNモデルと最小二乗サポートベクトルマシン(LS SVM)より優れていることを示した;この優れた性能は,いくつかの誤差指標の値から決定することができ,MAE,MAPEとバンド誤差を含む。,ロバストで正確な結果を持つ,このハイブリッドモデルは,効果的な早期警告を発行する政治・行政方法であることと適切な低減戦略を設計する可能性を示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： ファジィニューラルネットワーク ,  ロバスト性 ,  ネットワーク ,  大気汚染物質 ,  観測装置 ,  大気汚染 ,  警報システム ,  予測モデル ,  中華人民共和国 ,  警報 ,  ファジィ論理 ,  高次元 ,  都市 ,  *予測
準シソーラス用語： ハイブリッドモデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 粒子物質 ,  高次元相関ルール ,  学習ベクトル量子化 ,  適応ファジィニューラルネットワーク ,  予測

分類 (1件)： 粒状物調査測定  (SB03060E)

タイトルに関連する用語 (3件)： 分析 ,  予測 ,  戦略