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J-GLOBAL ID：201702270809134713   整理番号：17A1458949

極端なNO_2汚染エピソードのための確率的予測【Powered by NICT】

Probabilistic forecasting for extreme NO₂ pollution episodes

著者 (1件)： Aznarte Jose L. (Artificial Intelligence Department, Universidad Nacional de Educacion a Distancia - UNED, c/ Juan del Rosal, 16, Madrid, Spain)
資料名： Environmental Pollution  (Environmental Pollution)
巻： 229  ページ： 321-328  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0984B  ISSN： 0269-7491  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： 本研究では,著者らはNO_2の極端な高濃度を予測するための分位点回帰の利便性を調べた。通常点予測に反して,単一値は各層位予測,分位点回帰による確率的予測は,完全な確率分布,この分布の尾部に特異的にモデルを構築するための予測を可能にした。マドリッドの市NO_2濃度並びに気象対策を含むデータを用いて,筆者らは,極NO_2濃度を予測し,点予測代替案より勝っていることをモデルを構築し,予測は,正確で,信頼でき,鋭いことを証明した。に加えて,関与する独立変数の相対的重要性を研究し,中央値分位数のための重要な変数である上部分位の重要なと異なるかを示した。さらに,しきい値の超過,それらの有用性を最大化する確率的予測を提示するための簡単でわかりやすい方法の確率を計算する方法を示した。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： 中央値 ,  確率分布 ,  気象 ,  *予測 ,  モデル
準シソーラス用語： 独立変数 ,  マドリード ,  利便性 ,  高濃度 ,  *エピソード , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 確率的予測 ,  大気質 ,  分位点回帰 ,  二酸化窒素 ,  マドリード

分類 (5件)： 土壌汚染  (FB04100T) ,  気圏環境汚染  (SB03020M) ,  重金属とその化合物一般  (SB05021R) ,  有害ガス調査測定  (SB03050T) ,  水質調査測定一般  (SB02060X)

タイトルに関連する用語 (4件)： 汚染 ,  エピソード ,  確率 ,  予測