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J-GLOBAL ID：201702254272080593   整理番号：17A1593773

カルマンフィルタ融合アルゴリズムに基づく空気品質指数の予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction of air quality index based on Kalman filtering fusion algorithm

著者 (4件)： Guo Lijin (天津工業大学電气工程与自動化学院,天津300387;天津工業大学電工電能新技術天津市重点実験室,天津300387) ,  Jing Haiming (天津工業大学電气工程与自動化学院,天津300387;天津工業大学電工電能新技術天津市重点実験室,天津300387) ,  Nan Yaxiang (天津工業大学電气工程与自動化学院,天津300387;天津工業大学電工電能新技術天津市重点実験室,天津300387) ,  Xiu Chunbo (天津工業大学電气工程与自動化学院,天津300387;天津工業大学電工電能新技術天津市重点実験室,天津300387)
資料名： Huanjing Wuran yu Fangzhi  (Huanjing Wuran yu Fangzhi)
巻： 39  号： 4  ページ： 388-391  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2496A  ISSN： 1001-3865  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： Kalmanフィルタの基本原理と空気品質指数(AQI)に対する予測メカニズムを分析した。自動回帰モデル(ARMA)を用いて,数学モデルを構築し,動径基底関数(RBF)ニューラルネットワークをKalmanフィルタに融合し,AQIを予測するための新しい融合アルゴリズムを提案した。AQI時系列の特性に従って,自己回帰予測モデルを確立して,Kalmanフィルタの状態方程式と測定方程式を確立した。確率的勾配近似訓練アルゴリズムを用いて,RBFニューラルネットワークを訓練し,そして,RBFニューラルネットワークの出力を,Kalmanフィルタの測定値として用いた。シミュレーション結果により,RBFニューラルネットワークを融合したKalmanフィルタ予測アルゴリズムが単一予測法の予測遅れを改善し,誤差を低減し,予測精度を改善することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習アルゴリズム ,  数学モデル ,  予測技法 ,  *予測 ,  動径基底関数 ,  *Kalmanフィルタ ,  状態方程式 ,  回帰モデル ,  ニューラルネットワーク ,  *アルゴリズム ,  ARMAモデル ,  予測モデル
準シソーラス用語： 予測精度 ,  予測アルゴリズム ,  動径基底関数ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Kalman filtering ,  air quality index ,  auto-regressive and moving average model ,  radial basis function

分類 (3件)： 電子航法一般  (ND14010O) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： カルマンフィルタ ,  融合 ,  アルゴリズム ,  指数 ,  予測