Fugu-MT 論文翻訳(概要): Applying Back Propagation Algorithm and Analytic Hierarchy Process to Environment Assessment

論文の概要: Applying Back Propagation Algorithm and Analytic Hierarchy Process to Environment Assessment

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.09298v3
Date: Sat, 1 Oct 2022 06:38:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-19 10:36:01.964723
Title: Applying Back Propagation Algorithm and Analytic Hierarchy Process to Environment Assessment
Title（参考訳）: 環境評価へのバックプロパゲーションアルゴリズムと分析階層プロセスの適用
Authors: Chunyu Sui and Xinrui Li and Yinghang Song and Chen Wu and Ziyang Zhang
Abstract要約: 本稿では,サイハンダムを地域と北京の環境改善の度合い調査の例として挙げる。 AHP法は, 環境品質評価モデルを確立するために, それぞれの重み7一次指標に値を割り当て, 21二次指標を用いた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.622625117314073
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper designs a new and scientific environmental quality assessment method, and takes Saihan dam as an example to explore the environmental improvement degree to the local and Beijing areas. AHP method is used to assign values to each weight 7 primary indicators and 21 secondary indicators were used to establish an environmental quality assessment model. The conclusion shows that after the establishment of Saihan dam, the local environmental quality has been improved by 7 times, and the environmental quality in Beijing has been improved by 13%. Then the future environmental index is predicted. Finally the Spearson correlation coefficient is analyzed, and it is proved that correlation is 99% when the back-propagation algorithm is used to test and prove that the error is little.
Abstract（参考訳）: 本稿では, 新たな科学的環境品質評価手法を考案し, サイハンダムを事例として, 地域・北京における環境改善の度合いを考察する。 AHP法は, 環境品質評価モデルを確立するために, それぞれの重み7一次指標に値を割り当て, 21二次指標を用いた。その結果, サイハンダムの設置後, 地域環境の質は7倍に向上し, 北京の環境の質は13%向上した。そして、将来の環境指標を予測する。最後にスピアソン相関係数を解析し、バックプロパゲーションアルゴリズムを用いて誤差が小さいことを検証した場合、相関が99%であることが証明された。

関連論文リスト

UFLUX v2.0: A Process-Informed Machine Learning Framework for Efficient and Explainable Modelling of Terrestrial Carbon Uptake [6.997941838401121]
光合成によって固定された炭素植物の量であるGrossプライマリ生産性は、グローバルな炭素循環と生態系の機能を理解する上で重要な要素である。生態学的プロセスの知識に基づいて構築されたプロセスベースのモデルは、それらの仮定と近似から生じるバイアスに影響を受けやすい。本研究では、最先端の生態知識と高度な機械学習技術を統合するプロセスインフォームドモデルであるUFLUX v2.0を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-04T22:28:30Z)
Back to the Future: GNN-based NO$_2$ Forecasting via Future Covariates [49.93577170464313]
都市全域にわたる地上監視ネットワークにおける大気質観測について検討する。我々は過去と将来の共変分を現在の観測に埋め込む条件付きブロックを提案する。将来の気象情報に対する条件付けは,過去の交通状況を考えるよりも影響が大きいことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-08T09:13:16Z)
EcoVerse: An Annotated Twitter Dataset for Eco-Relevance Classification, Environmental Impact Analysis, and Stance Detection [0.0]
EcoVerseは、さまざまな環境トピックにまたがる3,023のツイートからなる、英語の注釈付きTwitterデータセットである。本研究では,環境関連分類,スタンス検出,環境影響分析のための独自のアプローチの導入を目的とした3段階のアノテーションスキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-08T01:21:11Z)
Air Quality Forecasting Using Machine Learning: A Global perspective with Relevance to Low-Resource Settings [0.0]
大気汚染は世界第4位の死因である。本研究では,2ヶ月の空気質データを用いた高精度な空気質予測のための新しい機械学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-09T05:52:02Z)
Exploiting Causal Graph Priors with Posterior Sampling for Reinforcement Learning [86.22660674919746]
後部サンプリングは、環境の遷移力学に関する事前知識の活用を可能にする。本稿では,環境変数に対する因果グラフとして先行値が与えられる新しい後方サンプリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-11T14:16:04Z)
A Comparative Study of Machine Learning Algorithms for Anomaly Detection in Industrial Environments: Performance and Environmental Impact [62.997667081978825]
本研究は,環境の持続可能性を考慮した高性能機械学習モデルの要求に応えることを目的としている。 Decision TreesやRandom Forestsといった従来の機械学習アルゴリズムは、堅牢な効率性とパフォーマンスを示している。しかし, 資源消費の累積増加にもかかわらず, 最適化された構成で優れた結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-01T15:18:00Z)
Reinforcement Learning with Heterogeneous Data: Estimation and Inference [84.72174994749305]
人口の不均一性に関する逐次的決定問題に対処するために,K-ヘテロ・マルコフ決定過程(K-ヘテロ・MDP)を導入する。本稿では、ある政策の価値を推定するための自己クラスタ化政策評価(ACPE)と、ある政策クラスにおける最適な政策を推定するための自己クラスタ化政策イテレーション(ACPI)を提案する。理論的な知見を裏付けるシミュレーションを行い,MIMIC-III標準データセットの実証的研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2022-01-31T20:58:47Z)
Jalisco's multiclass land cover analysis and classification using a novel lightweight convnet with real-world multispectral and relief data [51.715517570634994]
本稿では、LC分類と解析を行うために、新しい軽量(89kパラメータのみ)畳み込みニューラルネットワーク(ConvNet)を提案する。本研究では,実世界のオープンデータソースを3つ組み合わせて13のチャネルを得る。組込み分析は、いくつかのクラスにおいて限られたパフォーマンスを期待し、最も類似したクラスをグループ化する機会を与えてくれます。
論文参考訳（メタデータ） (2022-01-26T14:58:51Z)
Visualizing Environmental Justice Issues in Urban Areas with a Community-based Approach [1.7611382358577379]
環境司法によると、環境劣化と利益は、コミュニティ間で不均等に共有されるべきではない。本研究では, 隣接した危険源による近接負荷測定を応用した。シカゴのラテン系コミュニティとの密接なコラボレーションにおいて、産業道路による環境汚染の不均等な負担を受ける地域が存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-12T02:20:56Z)
Unraveling the hidden environmental impacts of AI solutions for environment [0.04588028371034406]
過去10年間、人工知能はこのような劇的な進歩に遭遇し、現在、環境問題を解決するツールとして選択されている。ディープラーニングコミュニティは、より多くのパラメータを持つトレーニングモデルには大量のエネルギーと結果としてGHG排出量が必要であることに気付き始めた。本稿では,「緑のためのAI」の負の影響について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-22T14:56:47Z)
Hybrid and Automated Machine Learning Approaches for Oil Fields Development: the Case Study of Volve Field, North Sea [58.720142291102135]
本稿では,意思決定プロセスを支援する分野開発タスクにおけるインテリジェントなアプローチの利用について述べる。我々は,油田立地最適化の問題と,その中の2つの課題に注目し,石油生産量推定の品質向上と貯水池特性の評価を行う。実装されたアプローチは、異なる油田を解析したり、同様の物理問題に適応することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-03T18:51:46Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。