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J-GLOBAL ID：201802238721638987   整理番号：18A1906755

ハリケーン軌道予測に適用した増分Gauss粒状ファジィモデリング【JST・京大機械翻訳】

Incremental Gaussian Granular Fuzzy Modeling Applied to Hurricane Track Forecasting

著者 (4件)： Soares Eduardo A. (Graduate Program in Computer Science of the Federal University, Sao Carlos, 13565-905, BRA) ,  Camargo Heloisa A. (Graduate Program in Computer Science of the Federal University, Sao Carlos, 13565-905, BRA) ,  Camargo Suzana J. (Division of Ocean and Climate Physics, Lamont-Doherty Earth Observatory, Columbia University) ,  Leite Daniel F. (Department of Engineering, Federal University, Lavras, 37200-000, BRA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： FUZZ  ページ： 1-8  発行年： 2018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： 本論文は,6時間前に熱帯低気圧トラックを予測するために,Gauss型ファジィ集合ベース進化モデリング法,FBeM-Gを提示した。FBeM-Gは,一連のデータから進化したGauss顆粒に類似のデータを要約する。それは,時間にわたってそのパラメータと構造を更新するために再帰的学習アルゴリズムを使用して,したがって,非定常性に対処することができた。Katrina,SandyおよびWilma熱帯低気圧の異なる象限における緯度,経度,最大持続風,圧力および風半径の過去の値を,国立ハリケーンセンター(NOAA)によって提供された最も良いトラックの解析から得た。雲ベースとファジィモデルのアンサンブルを考慮して,推定した軌道を比較した。FBeM-Gは,より小さい数の局所モデルとパラメータを用いて,より正確な6時間毎のトラック推定を提供した。より正確ではないが,アンサンブルアプローチによって与えられたより長い期間の推定は,FBeM-Gによって提供されたものに近くなった。点状軌道予測の外部近似は,リスク領域と行動を決定するのに有用な方法の特別な特性である。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ファジィ集合 ,  顆粒 ,  風 ,  *モデリング ,  学習アルゴリズム ,  *ハリケーン ,  熱帯低気圧 ,  正規分布 ,  *軌道推定 ,  NOAA衛星 ,  緯度 ,  近似法 ,  経度
準シソーラス用語： ファジィモデル ,  *ファジィモデリング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： ハリケーン ,  軌道予測 ,  増分 ,  ファジィモデリング