| タイトル |
Study on field strength prediction using different models on time series from urban continuous RF-EMF monitoring
|
| 日本語タイトル |
都市部の連続的な高周波電磁界モニタリングからの時系列における異なるモデルを用いた電界強度予測に関する研究
|
| 著者 |
Song X, Feng W, Yang C, Djuric N, Kljajic D, Djuric S
|
| 所属 |
Beijing University of Civil Engineering and Architecture, School of Intelligence Science and Technology
|
資料区分 |
論文
|
| 雑誌名 |
Expert Syst Appl
|
文献区分 |
原著論文・短報
|
| 発表年 |
2025
|
周波数区分 |
高周波(300kHz-30GHz)
|
| 巻/ISSN(号):ページ |
274: 126963
|
研究区分 |
ドシメトリ
|
| 国 |
China
|
PubMed ID |
|
| 論文情報入手日 |
2025-03-16
|
DOI |
10.1016/j.eswa.2025.126963
|
| キーワード |
|
| 概要 |
この研究は、都市環境における電界強度の予測に対する様々なモデルの影響を調べた。検討したモデルは、季節性自己回帰積分移動平均 (SARIMA)、畳み込みニューラルネットワーク (CNN)、Long Short-Term Memory (LSTM)、Extreme Learning Machine (ELM)、部分最小二乗回帰 (PLS)、および Transformer モデルである。各モデルの予測性能を、セルビアのノヴィサド市にある電磁界に敏感な地域、すなわち2つの幼稚園と小学校における事例研究で分析した。2年間の長期モニタリングデータセットに基づいて、予測精度、性能劣化率、極値予測精度、およびトレーニング時間に関する6つのモデルの包括的な比較を行った。その結果、PLSモデルがばく露の予測において他のモデルよりも優れていることが示された、と著者らは報告している。
|
