抄録/ポイント:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
大気質予測は環境科学で非常に重要である,大気汚染は,人間と環境に悪影響を持つからである。本論文では,ウェーブレット法とサポートベクトルマシン(SVM)を組み合わせたモデルWSVMでは,毎日のPM10濃度を予測するために開発した。,PM10濃度の時系列は,静的ウェーブレット分解によるいくつかの異なる周波数に分解した。第二に,異なったスケールウェーブレット分解と重要な気象因子を入力SVMである。最後に,各分解系列からの予測以下の結果は,最終的な結果として統合した。提案した方法は,中国,蘭州のChengguan地区における1/1/2015~26/12/2015からのデータを用いて試験した。結果は,WSVMモデルは良好な汎化能力,およびモノSVM(サポートベクトルマシン)を比較し高い精度を持つことを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】