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J-GLOBAL ID：201902227188233809   整理番号：19A1387384

大気中PM2.5濃度の予測におけるLDHA-BPの応用【JST・京大機械翻訳】

Application of LDHA-BP in Prediction of Atmospheric PM2.5 Concentration

著者 (3件)： Zhao Jianqiang (School of Mathematics, Southeast University, Nanjing, 210096, China) ,  Dou Jianjun (School of Mathematic and Physical Science, Xuzhou University of Technology, Xuzhou, 221111, China) ,  Ge Kao (School of Mathematic and Physical Science, Xuzhou University of Technology, Xuzhou, 221111, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ITNEC  ページ： 2239-2245  発行年： 2019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： LDHA-BPアルゴリズムは,PM2.5の大気中濃度を予測するためにBPニューラルネットワークを使用することなく設計されている。このアルゴリズムにおいて,BPニューラルネットワークの最適重みと閾値を解決するプロセスは,Leader Dolphins Herdアルゴリズム(LDHA)を導入することによって,イルカ種捕食者の最適位置を見つけるプロセスに変換される。このアルゴリズムは,BPニューラルネットワークニューラルの良い一般化能力とグローバル最適化能力,LDHAの局所探索能力を効果的に結合した。将来のPM2.5濃度を予測するために,武漢の監視点からPM2.5の試験データを得た。実験結果は,LDHA-BPがより速く,PM_2.5濃度を予測するためにより正確であり,それが良い実用的価値を持つことを示した。Copyright 2019 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： 近傍探索法 ,  イルカ ,  アルゴリズム ,  *PM2.5 ,  捕食者
準シソーラス用語： 試験データ ,  武漢市 ,  大域的最適化 ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  大気中濃度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 大気中 ,  予測 ,  BP ,  応用