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J-GLOBAL ID：202002218434224565   整理番号：20A0287119

海面水温と海面塩分に対する海面水温の依存性調査【JST・京大機械翻訳】

Dependency Investigation of Sea Surface Temperature on Sea Bottom Temperature and Sea Surface Salinity

著者 (2件)： Saha Geetali (G. H. Patel College of Engineering and Technology,Dept. of Electronics and Communication Engineering,INDIA,388120) ,  Chauhan Narendra (A D Patel Institute of Technology,Dept. of Information Technology Engineering,INDIA,388120)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： i-PACT  ページ： 1-9  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： 海面水温は,海の変動を感知するための解析の下で最も一般的なパラメータである。時間の経過にわたって,より良い記録装置を持つより良いセンサクラブベッドは,研究者が様々なパラメータの間の依存性を調査するためにより容易に解析された。提案した研究は同じ方向の試みである。ほぼ1世紀にわたって収集されたデータの解析,1916年から2014年までの米国西部California,Scripps of Oceanographyからのスタッフにより,海洋表面温度,海面塩分,海底温度との間の有意な関係を明らかにした。逆伝搬アルゴリズムを用いたフィードフォワードニューラルネットワークを用いて,遅延と隠れニューロンの数を最適化することにより将来の値を予測した。これらの最適値を用いて,追加の外因性入力をネットワークに加え,誤差を計算した。外因性入力を有するシステムの性能がより良くなり,誤差が減少することを観察した。同じデータに対する多重ステップ予測も行い,誤差をMSE,RMSEおよびNRMSEにより表した。Copyright 2020 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： 海底 ,  表面温度 ,  センサ ,  ニューロン ,  *海洋 ,  多重化 ,  最適化 ,  *海面水温 ,  ネットワーク ,  記録装置 ,  ベッド
準シソーラス用語： 最適値 ,  フィードフォワードニューラルネットワーク ,  逆伝搬アルゴリズム , 【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)： 海面水温 ,  海面塩分 ,  依存性 ,  調査