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J-GLOBAL ID：202102254641213438   整理番号：21A0002924

地上オゾンとPM_10濃度を研究するためのハイブリッドブースト木と正則化回帰【JST・京大機械翻訳】

Hybrid boosted trees and regularized regression for studying ground ozone and PM10 concentrations

著者 (3件)： Ivanov A. (Paisii Hilendarski University of Plovdiv, 24 Tsar Asen str., 4000 Plovdiv, Bulgaria.) ,  Gocheva-Ilieva S. (Paisii Hilendarski University of Plovdiv, 24 Tsar Asen str., 4000 Plovdiv, Bulgaria.) ,  Stoimenova M. (Paisii Hilendarski University of Plovdiv, 24 Tsar Asen str., 4000 Plovdiv, Bulgaria.)
資料名： AIP Conference Proceedings  (AIP Conference Proceedings)
巻： 2302  号： 1  ページ： 060005-060005-9  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0071C  ISSN： 0094-243X  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,ヒトの健康,クリーン環境および気候にとって大きな関心事であり,環境研究における実際の話題である。大気の主要な汚染物質は,PM10,PM2.5,SO2,オゾン(O3)とより多くであった。各地理的地域に対して,汚染の特定の発生源と,長期間の大気への有害な排出の封じ込めのための条件がある。Bulgariaは,ヨーロッパの法律における法的限界に対して,低い大気質が恒久的に報告されている欧州連合のメンバー状態である。多くの主要な大気汚染物質について規制限界の顕著な超過が測定された。本論文は,経験的データに基づく大気質に及ぼす気象,大気,および他の因子の影響を調査するために,2つの機械学習法(ブースティングツリーと正則化回帰)の応用と比較に焦点を合わせる。ハイブリッド型モデルも構築し,試験した。モデリングプロセスは,Bulgariaのヨーロッパ環境庁の管理の下で,認可された自動化ステーションで測定したBulgaria,Ruse市における毎日の平均地上レベルオゾン(O_3)とPM_10排出データを使用する。その結果,決定係数,二乗平均平方根誤差などの高い統計的適合度指標を持つ検証モデルを検証した。最良の選択モデルは80~90%のオーダーで測定データと非常に良好な一致を示した。将来の汚染の短期予測を行った。個々の方法で生成されたものより,ハイブリッドブーストツリーと正則化回帰モデルにはわずかな選好がある。Copyright 2021 AIP Publishing LLC All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 大気汚染 ,  自動化 ,  気象 ,  *オゾン ,  気候 ,  二酸化硫黄 ,  *正則化 ,  回帰モデル ,  機械学習 ,  PM10 ,  PM2.5
準シソーラス用語： 大気質 ,  発生源 ,  *対流圏オゾン ,  ヒトの健康 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 大気質調査測定一般  (SB03040I) ,  粒状物調査測定  (SB03060E) ,  大気汚染一般  (SB03010B)

タイトルに関連する用語 (4件)： 地上オゾン ,  研究 ,  木 ,  正則化