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J-GLOBAL ID：201902261411111130   整理番号：19A1116491

クラウドシーディングのためのiotベース予測モデル【JST・京大機械翻訳】

IoT Based Predictive Model for Cloud Seeding

著者 (3件)： Malhotra Abhinav (Amity Institute of Information Technology, Amity University Uttar Pradesh, Noida, (Uttar Pradesh), India) ,  Som Subhranil (Amity Institute of Information Technology, Amity University Uttar Pradesh, Noida, (Uttar Pradesh), India) ,  Khatri Sunil Kumar (Amity Institute of Information Technology, Amity University Uttar Pradesh, Noida, (Uttar Pradesh), India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： AICAI  ページ： 669-773  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： 気象予測は,近い将来における気象条件を予測する試みであり,気象から期待されるべきである。条件を決定するパラメータは温度,湿度,風である。将来の気象条件を予測するために温度と湿度を考慮した。データは,DHT11センサとFC-37から収集され,それらは,温度,湿度,および降雨値を収集するために使用される低コストのセンサである。ラズベリーに設置されたセンサはデータを収集し,それをpiに貯蔵する。データは,データをさらに分析するために使用されるCSVファイルの形で保存される。Rを用いて収集したデータを解析した。Rはデータを分析するための非常に効果的な言語とソフトウェアであり,統計データ解析のための多くの構築された機能性を持つ。その動機は,干ばつが発生し,一時的な救助のために人工雲を発生させる状況を見出すことである。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： センサ ,  ソフトウェア ,  言語 ,  気象条件 ,  風 ,  人工雲 ,  湿度 ,  干ばつ ,  *予測モデル ,  統計データ ,  降雨 ,  気象 ,  天気予報
準シソーラス用語： ラズベリー ,  *シーディング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： IoT ,  予測モデル