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J-GLOBAL ID：202102239509226316   整理番号：21A2415462

ムンバイの大気汚染の傾向を予測するためのデータマイニング技術の適用【JST・京大機械翻訳】

Applying data mining technique to predict trends in air pollution in Mumbai

著者 (6件)： Sadhasivam Jayakumar (School of Information Technology and Engineering (SITE), Vellore Institute of Technology, Vellore, India) ,  Muthukumaran V (Department of Mathematics, School of Applied Science, REVA University, Bengaluru - 64.) ,  Thimmia Raja J (School of Computing, Kalasalingam Academy of Research and Education, Tamilnadu-626128, India) ,  Vinothkumar V (Department of Computer Science and Engineering, MVJ College of Engineering, Bangalore.) ,  Deepa R (Chaitanya Bharathi Institute of Technology (A), Hyderabad, Telangana, India) ,  Nivedita V (Department of Computer Science and Engineering, Dr. MGR Educational and Research Institute, Chennai.)
資料名： Journal of Physics: Conference Series  (Journal of Physics: Conference Series)
巻： 1964  号： 4  ページ： 042055 (7pp)  発行年： 2021年 
JST資料番号： W5565A  ISSN： 1742-6588  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 大気質の予測は,健康影響との直接関連による大気質研究における大きな関心のトピックである。予測は,彼らが予防措置を取り入れることができて,それらの健康を保護できる汚染の状態に関して,全体の人口に事前情報を提供した。SO_2,NO_2,および空気中の残留懸濁粒子状物質のレベルがそれらの制限レベルのものより増加するとき,問題は発生する。本論文では,Mumbai,Maharashtra市における大気汚染の傾向を予測するために,Prophetアルゴリズム,オープンソースソフトウェアを適用した。Prophetは,時系列データを予測し,予測するための機械学習アルゴリズムである。それは,非線形傾向が年間および毎週の季節性に適合する付加的モデルに基づいている。Mumbaiの大気における汚染物質の傾向パターンを示すこのアルゴリズムを用いて,グラフィカル結果を生成した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  懸濁液 ,  *大気汚染 ,  汚染物質 ,  予防 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： 事前知識 ,  時系列データ ,  健康影響 ,  大気質 ,  粒子状物質 ,  オープンソース ,  *データマイニング技術 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 粒状物調査測定  (SB03060E) ,  健康被害  (SB03070P)

タイトルに関連する用語 (5件)： ムンバイ ,  大気汚染 ,  傾向 ,  予測 ,  データマイニング技術