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J-GLOBAL ID：201802274937764590   整理番号：18A0519312

回帰モデルを用いた予測大気質指標:デリーとヒューストンの事例研究【Powered by NICT】

Forecasting air quality index using regression models: A case study on Delhi and Houston

著者 (4件)： Ganesh S Sankar (VIT University, Vellore, Tamil Nadu, India) ,  Modali Sri Harsha (VIT University, Vellore, Tamil Nadu, India) ,  Palreddy Soumith Reddy (VIT University, Vellore, Tamil Nadu, India) ,  Arulmozhivarman P (VIT University, Vellore, Tamil Nadu, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICOEI  ページ： 248-254  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： は呼吸器疾患から自身を保護するために吸入する空気の品質を監視するための常に重要な課題である。本論文では,興味ある特定の地域における大気質指数(AQI)を予測するための異なる回帰モデルを提案した。サポートベクトル回帰(SVR)と勾配降下,確率的勾配降下,ミニバッチ勾配降下の多重線形回帰からなるような線形モデルを実施した。これらのモデルでは,大気質指数(AQI)は汚染物質濃度NO_2,CO,O_3,PM_2,PM10とSO_2に依存している。これらモデルの中で,サポートベクトル回帰(SVR)は,品質の測度の意味で高い性能を示した。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： *予測 ,  呼吸器疾患 ,  *回帰モデル ,  *事例研究 ,  品質 ,  測度 ,  汚染物質
準シソーラス用語： 線形モデル ,  多重線形回帰 ,  サポートベクトル回帰 ,  *ヒューストン ,  *デリー ,  *大気質 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 回帰モデル ,  予測 ,  大気質 ,  指標 ,  デリー ,  ヒューストン ,  研究