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J-GLOBAL ID：201702252409228756   整理番号：17A0302982

太陽黒点数平滑化月平均値の混合予測モデル【JST・京大機械翻訳】

A hybrid prediction model of smoothed monthly mean sunspot number

著者 (5件)： Tian Zhongda (College of Information Science and Engineering, Shenyang University of Technology) ,  Li Shujiang (College of Information Science and Engineering, Shenyang University of Technology) ,  Wang Yanhong (College of Information Science and Engineering, Shenyang University of Technology) ,  Wang Xiangdong (College of Information Science and Engineering, Shenyang University of Technology) ,  Sha Yi (College of Computer Science and Engineering, Northeastern University)
資料名： Zhongguo Kexue. Wulixue, Lixue, Tianwenxue  (Zhongguo Kexue. Wulixue, Lixue, Tianwenxue)
巻： 46  号： 11  ページ： 105-114  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2586A  ISSN： 1674-7275  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本論文では,太陽黒点数の平滑化月平均値の混合予測モデルを提案した。最大LYAPUNOV指数により,太陽黒点数の平滑時系列の最大予測周期が得られ,その結果,太陽黒点数の平滑時系列の最大予測可能周期は42か月であることが分かった。太陽黒点数平滑化時系列には線形と非線形の成分が含まれ、自己回帰移動平均モデルを利用して線形成分を予測し、太陽黒点数の平滑平均値の実際値と自己回帰移動平均モデルの予測値を差分として、非線形成分のみを含む残差系列を得た。良好な非線形予測能力を持つエコー状態ネットワークを用いて残差系列を予測し、人工ハチコロニーアルゴリズムを用いてエコー状態ネットワーク予測モデルの最適パラメータを確定した。自己回帰移動平均モデル予測値とエコー状態ネットワーク予測の残差を加算し、太陽黒点数の平滑月平均値の最終予測値を得た。第2の太陽黒点の太陽黒点数の平滑月平均値の予測により、提案した予測モデルは高い予測精度を有することが明らかになった。同時に、24番目の陽活動周の太陽黒点の月平均値に対して予測を行った結果、第2の太陽活動の週は2020年2月に終了した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 線形性 ,  残差 ,  *太陽黒点 ,  *平滑化 ,  *予測モデル ,  太陽活動
準シソーラス用語： 予測精度 ,  最適パラメータ ,  エコー状態ネットワーク ,  非線形予測 ,  差分 ,  予測値 ,  自己回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： smoothed monthly mean sunspot number ,  hybrid prediction ,  auto regressive moving average ,  echo state network

分類 (4件)： 太陽系一般  (DB04010T) ,  計算理論  (JB02000A) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 平滑化 ,  月 ,  平均値 ,  予測モデル