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J-GLOBAL ID：201802276014394047   整理番号：18A1209669

非等半横断を用いた加算-減算周波数(ASF)アルゴリズムによる広州における短期積雪気象の数値予測【JST・京大機械翻訳】

Numerical prediction of short-term snowy weather in Guangzhou via addition-subtraction frequency (ASF) algorithm with unequally half traversal

著者 (5件)： Zhang Yunong (School of Information Science and Technology, Sun Yat-sen University (SYSU), Guangzhou, 510006, China) ,  Yang Shuo (School of Information Science and Technology, Sun Yat-sen University (SYSU), Guangzhou, 510006, China) ,  Zou Maotai (School of Information Science and Technology, Sun Yat-sen University (SYSU), Guangzhou, 510006, China) ,  Ye Chengxu (School of Computer Science, Qinghai Normal University, Xining 810008, China) ,  Ling Yingbiao (School of Information Science and Technology, Sun Yat-sen University (SYSU), Guangzhou, 510006, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICNC-FSKD  ページ： 2557-2562  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： 本論文では短期気象予測試みを提示した。従来の方法と異なり,加算減算周波数(ASF)アルゴリズムと呼ばれる予測アルゴリズムを,気象予測を扱うために適用した。実際に,広州の積雪気象データを,ASFアルゴリズムへの入力として選択した。予測をより正確にするために,異なる形式の入力による3つの数値実験を行い,入力の形はそれぞれ年形,月/年形,および月/日/年形である。一貫性解析に基づいて,2033年,2042年-2044年,および2052年が,40年の時間スパン内の広州における雪の冬の最も可能な年として示された。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *数値予測 ,  スパン ,  *周波数 ,  *加算 ,  *減算 ,  天気予報 ,  *気象 ,  *アルゴリズム ,  気象データ ,  *積雪
準シソーラス用語： *雪 ,  数値実験 ,  予測アルゴリズム ,  *広州市 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 気象学一般  (DC05010D)

タイトルに関連する用語 (9件)： 加算 ,  減算 ,  ASF ,  アルゴリズム ,  広州 ,  短期 ,  積雪 ,  気象 ,  数値予測