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J-GLOBAL ID：201802277446461843   整理番号：18A0435572

大気汚染の予測のためのロバストなクラスタリングに基づく新しいファジィ時系列モデル【Powered by NICT】

A new fuzzy time series model based on robust clustering for forecasting of air pollution

著者 (2件)： Gueler Dincer Nevin (Mugla Sitki Kocman University, Faculty of Science, Department of Statistics, Turkey) ,  Akkus OEzge (Mugla Sitki Kocman University, Faculty of Science, Department of Statistics, Turkey)
資料名： Ecological Informatics  (Ecological Informatics)
巻： 43  ページ： 157-164  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3323A  ISSN： 1574-9541  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： 本研究では,ファジィK メドイド(FKM)クラスタリングアルゴリズムに基づく新しいファジィ時系列(FTS)モデルは,大気汚染を予測するために提案した。時系列データに統計的仮定を必要としないので大気汚染の予測に用いられる他の方法と比較した場合,FTSモデルは一般的にいくつかの利点を持っている;,観測数が小さいとデータセットは,不確実性を含む,一般化を可能にする場合の状況においてさえも成功予測結果を提供した。しかしファジィクラスタリングに基づく既存のFTSモデルは,大気汚染データのような異常値を含むデータセットのモデル化に失敗している。提案したモデルの潜在的優位性は異常値および異常観測のためのロバストな技術であることである。大気汚染の予測における提案した方法の性能を示すために,トルコの65か所の監視局で測定されたSO_2濃度からなる時系列を用いた。分析の結果によれば,提案した方法は,特に多数の異常値を含む時系列における成功した予測結果を提供することが観察された。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： 時系列分析 ,  *ロバスト性 ,  *クラスタ化 ,  *予測 ,  異常値 ,  *大気汚染 ,  *モデル ,  不確実性 ,  トルコ共和国 ,  *曖昧さ ,  モデリング
準シソーラス用語： 監視局 ,  ファジィクラスタリング ,  時系列データ ,  クラスタリングアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ファジィ時系列 ,  時系列解析 ,  クラスタリング解析 ,  ファジィKメドイドクラスタリング ,  予測 ,  大気汚染

分類 (3件)： 数値計算  (JE02000J) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  ゆらぎ,ランダム過程,Brown運動,輸送過程の一般的理論  (BA08020B)

タイトルに関連する用語 (6件)： 大気汚染 ,  予測 ,  ロバスト ,  クラスタリング ,  ファジィ ,  時系列モデル