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J-GLOBAL ID：201702234715267994   整理番号：17A0759590

IPSO BPモデルに基づく北京の炭素排出量に関する研究【Powered by NICT】

A research about Beijing’s carbon emissions based on the IPSO-BP model

著者 (2件)： Wen Lei (Department of Economics and Management, North China Electric Power University, Baoding, Hebei, 071003, People’s Republic of China) ,  Liu Yanjun (Department of Economics and Management, North China Electric Power University, Baoding, Hebei, 071003, People’s Republic of China)
資料名： Environmental Progress & Sustainable Energy  (Environmental Progress & Sustainable Energy)
巻： 36  号： 2  ページ： 428-434  発行年： 2017年 
JST資料番号： E0814B  ISSN： 1944-7442  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 大気汚染の重要な因子として,CO_2排出の問題は広く注目されている。汚染防止の目的のために,本論文では,北京の衝撃因子炭素排出を研究するための合理的なモデルを確立し,将来予測を行うであろう。本論文では,従来のBPニューラルネットワークの初期結合重みとしきい値を最適化し,改良されたPSO(粒子群最適化)に基づくBPニューラルネットワークモデルを確立するために非慣性重み係数と粒子突然変異粒子群最適化(PSO)アルゴリズムを用いた。炭素排出の経験的分析と1978年から2012年までの北京市のその駆動因子により,従来のIPSOとBPアルゴリズムの大域的最適化能力を向上させることができるとしてIPSO BPは,炭素排出量の予測をする良い方法であることが分かった。結果はまた,炭素排出量の制御をするための局部的な政府の政策関連する意思決定に寄与する可能性がある。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  意思決定 ,  大気汚染 ,  予測 ,  *モデル ,  汚染防止 ,  最適化 ,  *二酸化炭素排出量
準シソーラス用語： 大域的最適化 ,  重み係数 ,  粒子群最適化 ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  *二酸化炭素放出 ,  *北京市 ,  BPアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 大気汚染 ,  CO2放出 ,  IPSO BPモデル ,  影響因子

分類 (4件)： 環境問題  (SA01020V) ,  エネルギー利用と環境との関係  (LE01000E) ,  エネルギー消費・省エネルギー  (LD01000B) ,  気圏環境汚染  (SB03020M)

タイトルに関連する用語 (5件)： BP ,  モデル ,  北京 ,  炭素排出量 ,  研究