スパーククラスタ環境におけるPM_2.5実時間予測モデルの研究【JST・京大機械翻訳】

Liu Lizhi; He Jingwei; Peng Bei; Yang Min; Zhang Chenyue

文献

J-GLOBAL ID：202002226155809024 整理番号：20A2029144

スパーククラスタ環境におけるPM_2.5実時間予測モデルの研究【JST・京大機械翻訳】

Research of PM2.5 Real-Time Prediction Model in Spark Cluster Environment

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資料名：
号： RSVT ’19 ページ： 182-189 発行年： 2019年
JST資料番号： D0698C 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)

Bigデータ技術は,環境大気質の統計的予測のための新しいアイデアと手段を提供する。本論文では,SparkクラスタにおけるR言語を用いて監視ステーションのPM_2.5実時間予測モデルを構築する方法を研究した。伝統的関係データベースに保存される監視ステーションのリアルタイムデータを,クラスタに置くことができて,R言語によって処理することができる目標データセットに変換した。PM_2.5に影響する汚染物質と気象パラメータの相関分析を行い,PM_2.5リアルタイム予測モデルを構築するための多重線形回帰の入力変数を決定した。火花クラスタ環境において,SparklyrとMLibパッケージを,監視ステーションのための予測モデルを構築するために,R言語によって用いて,各モデルを,残留分析,有意性検出,決定係数,および試験集合予測などの4つの側面によって評価し,その有効性を正当化した。実験結果は,モデルが正確にPM_(2.5)リアルタイム値を予測するために使用できることを示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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大気汚染一般

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