文献

J-GLOBAL ID：201802254835289523   整理番号：18A0448036

密度クラスタリングに基づく都市大気汚染のデータ駆動地域分析【Powered by NICT】

Data-driven regional analysis of urban atmosphere pollution based on density clustering

著者 (4件)： Wu Xiaoting (School of Automation, Beijing Institute of Technology) ,  Wang Qinglin (School of Automation, Beijing Institute of Technology) ,  Liu Yu (Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences Beijing, China) ,  Li Yuan (School of Automation, Beijing Institute of Technology)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ITNEC  ページ： 412-417  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： 重症煙霧またはスモッグエピソードは,最近数十年間の中国における頻繁になった。時間的及び空間的特性による大気汚染データは,隠れた知識を探索するためのデータマイニング技術を用いて解析することができる。大規模で複雑な都市大気汚染状況では,クラスタ化と相関ルールマイニングに基づくデータ駆動型都市大気汚染分割法を本研究で提案した。最初に提案し,AQIと気象条件間の関係を分析するために使用する改良された相関ルールマイニング法。DCBV(密度クラスタリングVoronoiに基づく)法を都市点クラスタリングのために提案した。最後に,都市大気汚染の類似性計算モデルは,大気汚染状況に応じて都市をクラスタ化するために提示し,組み合わせたDCBVであった。提案した方法は,中国の348都市における1年モニタリングから得られた大気汚染データの解析に適用した。都市行政関係の代わりに空気汚染データによって駆動されるグループに分割されるので,この方法で得られたクラスタは大気汚染条件と一致し,領域による大気汚染を制御するための参照と支援を提供できる。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： *クラスタ ,  *大気汚染 ,  中華人民共和国 ,  *都市 ,  計算モデル ,  *クラスタ化 ,  気象条件 ,  分割法 ,  類似性
準シソーラス用語： 煙霧 ,  *データ駆動 ,  *都市大気汚染 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 粒状物調査測定  (SB03060E) ,  気圏環境汚染  (SB03020M)

タイトルに関連する用語 (5件)： 密度 ,  クラスタリング ,  都市大気汚染 ,  データ駆動 ,  地域分析