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J-GLOBAL ID：202202255707433877   整理番号：22A1104643

屋内大気質予測のためのファジィARTMAPニューラルネットワークの応用【JST・京大機械翻訳】

Application of a Fuzzy ARTMAP Neural Network for Indoor Air Quality Prediction

著者 (3件)： de Assis Pedrobon Ferreira Willian (Sao Paulo State University,Department of Electrical Engineering,Ilha Solteira,Brazil) ,  Grout Ian (University of Limerick,Department of Electronic and Computer Engineering,Limerick,Ireland) ,  da Silva Alexandre Cesar Rodrigues (Sao Paulo State University,Department of Electrical Engineering,Ilha Solteira,Brazil)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： iEECON  ページ： 1-4  発行年： 2022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： 屋内空気質モニタリングは,屋内環境における市民生活,研究,および作業の継続的な健康と幸福を確実にするための重要な活動である。この実践は,屋内空気質に影響する湿度や温度などのガス濃度,粒子状物質,その他の成分を測定することができる低コストセンサの適用によって広く開発された。さらに,機械学習アルゴリズムをサンプリング環境データの解釈に適用し,監視システムの性能を改善した。本論文では,適応共鳴理論(ART)の概念を用いたファジィARTMAPニューラルネットワークの実装を提案し,家庭寝室環境においてサンプリングされた粒子状物質の予測を計算した。特殊化したオンライン訓練アーキテクチャの適用により,ファジィARTMAPネットワークは,スライディングウィンドウでモデル化した粒子状物質時系列データを予測する有望な代替であり,平均絶対誤差(MAE)が0.26から7.65の範囲で予測24時間前に予測することができた。Copyright 2022 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： *ネットワーク ,  湿度 ,  *ニューラルネットワーク ,  監視装置 ,  寝室 ,  屋内環境 ,  センサ ,  *室内空気 ,  計算機アーキテクチャ ,  学習アルゴリズム ,  室内空気質
準シソーラス用語： 時系列データ ,  スライディングウィンドウ ,  粒子状物質 ,  ガス濃度 , 【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 (6件)： 屋内 ,  大気質 ,  予測 ,  ファジィARTMAP ,  ニューラルネットワーク ,  応用