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J-GLOBAL ID:202102239968266585   整理番号:21A0994085

大気質のためのビッグビットバイアスデータ解析【JST・京大機械翻訳】

Big-But-Biased Data Analytics for Air Quality
著者 (2件):
資料名:
巻:号:ページ: 1551  発行年: 2020年 
JST資料番号: U7178A  ISSN: 2079-9292  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: スイス (CHE)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
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大気汚染は,スマート都市にとって大きな懸念の1つである。都市大気質の文脈におけるサンプリングバイアスに大きいデータ分析を適用する問題をこの論文で研究する。カーネル密度推定を組み込んだノンパラメトリック推定量を用いた。バイアス重み関数を無視するとき,実際の母集団の小さなサイズの単純なランダムサンプルがさらに観察されると仮定した。考慮した一般的パラメータは,関心のあるランダム変数の変換の平均である。新しいブートストラップアルゴリズムを用いて,新しい推定量の平均二乗誤差を近似した。その最小化は自動帯域幅セレクタをもたらす。この方法を,A Corua市の都市大気における異なる汚染物質のレベルに関する実際のデータセットに適用した(Galicia,北西スペイン)。温度が15年の偏ったデータに基づいて,温度が30°C以上のとき,オゾンと二酸化窒素のレベルの平均と累積分布関数の推定を得た。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (5件):
分類
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気圏環境汚染  ,  都市問題,都市防災  ,  環境問題  ,  粒状物調査測定  ,  大気管理 
引用文献 (23件):
  • Chourabi, H.; Nam, T.; Walker, S.; Gil-Garcia, J.R.; Mellouli, S.; Nahon, K.; Pardo, T.A.; Scholl, H.J. Understanding smart cities: An integrative framework. In Proceedings of the 2012 45th Hawaii International Conference on System Sciences, Maui, HI, USA, 4-7 January 2012; pp. 2289-2297.
  • Hashem, I.A.T.; Chang, V.; Anuar, N.B.; Adewole, K.; Yaqoob, I.; Gani, A.; Ahmed, E.; Chiroma, H. The role of big data in smart city. Int. J. Inf. Manag. 2016, 36, 748-758.
  • Osman, A.M.S. A novel big data analytics framework for smart cities. Future Gener. Comput. Syst. 2019, 91, 620-633.
  • Al Nuaimi, E.; Al Neyadi, H.; Mohamed, N.; Al-Jaroodi, J. Applications of big data to smart cities. J. Internet Serv. Appl. 2015, 6, 25.
  • Lim, C.; Kim, K.J.; Maglio, P.P. Smart cities with big data: Reference models, challenges, and considerations. Cities 2018, 82, 86-99.
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タイトルに関連する用語 (2件):
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