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J-GLOBAL ID：201702216776340149   整理番号：17A0755263

貨物量予測のためのデータ駆動ファジィ情報粒状化アプローチ【Powered by NICT】

A Data-Driven Fuzzy Information Granulation Approach for Freight Volume Forecasting

著者 (4件)： Yin Shen (Research Institute of Intelligent Control and Systems, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Jiang Yuchen (Research Institute of Intelligent Control and Systems, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Tian Yang (Research Institute of Intelligent Control and Systems, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Kaynak Okyay (Research Institute of Intelligent Control and Systems, Harbin Institute of Technology, Harbin, China)
資料名： IEEE Transactions on Industrial Electronics  (IEEE Transactions on Industrial Electronics)
巻： 64  号： 2  ページ： 1447-1456  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0234A  ISSN： 0278-0046  CODEN： ITIED6  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： ロジスティックシステムの性能は,地域経済における最も重要な側面の一つであり,貨物量はロジスティックシステムの最大部分である。本論文では,ファジィ依存的に貨物容積を表現するために導入した情報粒状化法。特徴は,生の時系列データから抽出し,情報粒子として表現された後,顆粒はサポートベクトルマシン(SVM)を用いてモデル化した。アルゴリズム効率と予測精度の両方を考慮して,二乗(LS)SVMを用いて,統合パラメータ最適化アルゴリズム,粒子群最適化で最小と呼ばれるSVMの効率的バージョン。実データセットに関するシミュレーション結果は,提案した方法の性能を説明し,LSと部分的液体シンチレータベースの方法で実施した比較研究。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： サポートベクトルマシン ,  *造粒 ,  *貨物 ,  モデリング ,  *予測 ,  アルゴリズム ,  物流システム ,  シミュレーション ,  *曖昧さ ,  液体シンチレータ
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  最適アルゴリズム ,  予測精度 ,  時系列データ ,  *データ駆動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電力変換器  (NB08030B)

タイトルに関連する用語 (5件)： 貨物 ,  予測 ,  データ駆動 ,  ファジィ ,  粒状化