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J-GLOBAL ID：201802273826086962   整理番号：18A0491474

ブルネイ・ダルサラーム国における日常PM_10超過を予測するための計算知能技術の応用【Powered by NICT】

Application of computational intelligence techniques to forecast daily PM₁₀ exceedances in Brunei Darussalam

著者 (4件)： Dotse Sam-Quarcoo (Department of Systems Engineering, Faculty of Integrated Technologies, Universiti Brunei Darussalam, Jalan Tungku Link, BE1410, Brunei Darussalam) ,  Petra Mohammad Iskandar (Department of Systems Engineering, Faculty of Integrated Technologies, Universiti Brunei Darussalam, Jalan Tungku Link, BE1410, Brunei Darussalam) ,  Dagar Lalit (Environmental Studies, Faculty of Arts and Social Sciences, Universiti Brunei Darussalam, Jalan Tungku Link, BE1410, Brunei Darussalam) ,  De Silva Liyanage C. (Department of Systems Engineering, Faculty of Integrated Technologies, Universiti Brunei Darussalam, Jalan Tungku Link, BE1410, Brunei Darussalam)
資料名： Atmospheric Pollution Research  (Atmospheric Pollution Research)
巻： 9  号： 2  ページ： 358-368  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3357A  ISSN： 1309-1042  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 粒子状物質(PM10)は,汚染物質の環境大気質しきい値の超過を引き起こし,および東南アジアにおける再発性バイオマス火災による煙霧関連エピソードのブルネイ・ダルサラーム国における大気質指数の重要な指標である。本研究では,国の四行政地区での煙霧エピソード中の健康勧告を支援するPM10超過のための適切な予測を提供することである。ランダムフォレスト(RF),遺伝的アルゴリズム(GA)と逆伝搬神経回路網(BPNN)計算知能技術に基づくフレームワークは,最終予測はBPNNモデルで作られる提案されている。GAとRFのハイブリッド組み合わせは初めは大きく利用可能な気象,高汚染レベルの持続性放出速度の短期および長期変動パラメータの初期データ集合からの入力の最適セットを決定するために適用した。入力選択法は逆伝搬訓練アルゴリズムに依存しない。本論文で提示した数値結果は,逆伝搬訓練アルゴリズムに基づく標準BPNNとGA最適化と比較して,提案モデルは満足な予測を生成するだけでなく,いくつかの統計的性能指標を用いて優れた性能を示したことを示した。モデルはまた,ブルネイのMuara地域モニタリングステーションで0.800の真の予測率は0.014の偽陽性率0.333の誤警報率と成功率0.786を例えば達成する満足すべきしきい値超過予測を示した。全体として,本研究は,煙霧管理を支援するリアルタイム大気質予測システムを開発するための今後の研究に大きな意味を持っている。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 遺伝的アルゴリズム ,  *ブルネイ・ダルサラーム国 ,  PM10 ,  火災 ,  学習アルゴリズム ,  神経回路網 ,  バイオマス ,  気象 ,  *予測 ,  *人工知能 ,  ニューラルネットワーク ,  最適化
準シソーラス用語： エピソード ,  煙霧 ,  大気質 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： PM_10 ,  人工ニューラルネットワーク ,  遺伝的アルゴリズム ,  ランダムフォレスト ,  変数選択 ,  ブルネイ・ダルサラーム国

分類 (1件)： 大気汚染一般  (SB03010B)

タイトルに関連する用語 (4件)： ブルネイ・ダルサラーム国 ,  予測 ,  計算知能 ,  応用