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J-GLOBAL ID：201802246352028139   整理番号：18A0028032

蘭州における大気品質指標の予測に対する遺伝的シミュレーテッドアニーリングアルゴリズムにより最適化されたBPニューラルネットワークの適用【Powered by NICT】

Application of BP neural network optimized by genetic simulated annealing algorithm to prediction of air quality index in Lanzhou

著者 (2件)： Kang Zhou (School of Information Science & Engineering, Lanzhou University Lanzhou, China) ,  Qu Zhiyi (School of Information Science & Engineering, Lanzhou University Lanzhou, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCIA  ページ： 155-160  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： は都市域における大気汚染防止のためのと都市住民の生活環境の改善に都市の大気質予測研究を行うために非常に重要である。大気質指数(AQI)は大気質の状態を定量的に記述する無次元指標である。本論文では,中国空気品質オンラインモニタリングと分析プラットフォームにより放出された蘭州の大気質のデータを処理し,次に遺伝的シミュレーテッドアニーリングアルゴリズム最適化に基づくBPニューラルネットワークの逆伝搬(BP)ニューラルネットワークに基づくAQI予測モデル,遺伝的アルゴリズム最適化に基づくAQI予測モデルとAQI予測モデルを確立した。予測結果を比較し,解析することにより,遺伝的シミュレーテッドアニーリングアルゴリズムに基づくBPニューラルネットワークは強い汎化能力と大域的探索能力を持ち,高い正解率を持つことが分かった。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *遺伝 ,  都市 ,  前向きコホート研究 ,  中華人民共和国 ,  都市域 ,  住環境 ,  遺伝的アルゴリズム ,  予測モデル ,  *予測 ,  *ニューラルネットワーク ,  *最適化 ,  *品質
準シソーラス用語： 大気質 ,  *逆伝播ニューラルネットワーク ,  *シミュレーテッドアニーリングアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 熱交換器,冷却器  (PA03020G) ,  旋削,中ぐり  (QC02020G) ,  弾性力学一般  (HC02010M) ,  都市計画の調査分析,分析手法  (RD01020D) ,  有害ガス調査測定  (SB03050T)

タイトルに関連する用語 (6件)： 大気 ,  品質指標 ,  予測 ,  シミュレーテッドアニーリングアルゴリズム ,  最適化 ,  BPニューラルネットワーク