文献

J-GLOBAL ID：201802241607126205   整理番号：18A0650333

気象要因と改良サポートベクトルマシンに基づく大気質指数予測【JST・京大機械翻訳】

AIR QUALITY INDEX ESTIMATION METHOD BASED ON METEOROLOGICAL ELEMENTS DATA AND MODIFIED SUPPORT VECTOR MACHINE

著者 (2件)： Guo Fei (沈陽農業大学,沈陽110866;遼寧省气象信息中心,沈陽110016) ,  Xie Liyong (沈陽農業大学,沈陽,110866)
資料名： Huanjing Gongcheng  (Huanjing Gongcheng)
巻： 35  号： 10  ページ： 151-155  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2493A  ISSN： 1000-8942  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： 大気汚染は人類社会が直面している厳しい挑戦になり、正確な空気質予測モデルを構築するため、まず統計分析方法を用いて相関分析を行い、気象要素変化が空気質に与える影響を検討した。従来のサポートベクトルマシン(SVM)の予測精度は入力変数の影響を受けるので,エントロピー理論に基づく可変精度ラフ集合を改良し,サポートベクトルマシンの入力変数を処理し,サポートベクトルマシンの予測精度を改善した。最後に、瀋陽市の歴史気象データと空気品質指数により検証を行った。従来の方法と比較して,提案した方法は,予測精度を71.28%から77.83%に向上させることができて,空報率と漏れ率を減少させることができて,実際と基本的に一致した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 大気汚染 ,  統計解析 ,  *予測 ,  ヒト ,  室内空気質 ,  エントロピー ,  予測モデル ,  *気象要素 ,  気象データ ,  *サポートベクトルマシン ,  品質
準シソーラス用語： 瀋陽市 ,  予測精度 ,  相関分析 ,  *大気質 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： air quality index prediction ,  meteorological elements ,  correlation analysis ,  entropy weight theory ,  SVM

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 気象要因 ,  サポートベクトルマシン ,  大気質 ,  指数 ,  予測