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J-GLOBAL ID：201902275643277545   整理番号：19A0135654

時系列データ解析,回帰および正則化に基づく高速PM2.5予測手法【JST・京大機械翻訳】

A Fast PM2.5 Forecast Approach Based on Time-Series Data Analysis, Regression and Regularization

著者 (5件)： Luo Cyuan-Heng ,  Yang Hsuan ,  Huang Li-Pang ,  Mahajan Sachit ,  Chen Ling-Jyh
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： TAAI  ページ： 78-81  発行年： 2018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： 大気汚染の問題は,発展途上国と同様に開発された重大な問題になっている。残念ながら,多くの現在の解決策は非常に効果的ではなく,これは大気質を監視し予測するための効率的な早期警報システムを持つことを重要にしている。著者らの主な焦点は,高精度でリアルタイム予測システムを構築し,それを台湾で展開することである。本論文では,歴史的データの傾向に基づいて,次の数時間(線形計画法,正規化および時系列)に対するPM2.5の値を予測することができる,適応反復予測(AIF)と呼ばれる予測法を提案した。本研究の目的は,効率的で正確な予測モデルを開発することである。種々の比較分析を通して,著者らのモデルが有意な結果を達成できることを証明した。結果に基づいて,著者らはまた,ユーザが大気質を意識し,それらの日を日常生活に計画することを可能にするリアルタイム予測システムを構築した。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： 台湾 ,  *予測技法 ,  *予測 ,  発展途上国 ,  正規化 ,  大気汚染 ,  *正則化 ,  *高速度 ,  *PM2.5 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 日常生活 ,  予測システム ,  実時間 ,  大気質 ,  *時系列データ , 【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 (4件)： 時系列データ ,  解析 ,  正則化 ,  予測手法