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J-GLOBAL ID:201802231421931144   整理番号:18A0079189

ウェーブレットサポートベクトルマシンに基づくPM10濃度予測【Powered by NICT】

PM10 Concentration Forecast Based on Wavelet Support Vector Machine
著者 (2件):
資料名:
巻: 2017  号: SDPC  ページ: 383-386  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:
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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】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
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人工知能  ,  パターン認識 
タイトルに関連する用語 (2件):
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