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J-GLOBAL ID：201202206005616020   整理番号：12A0674383

知的な高速予測アルゴリズムと産業用制御とローディング問題への応用

An Intelligent Quick Prediction Algorithm With Applications in Industrial Control and Loading Problems

著者 (3件)： YU Yong (Hong Kong Polytechnic Univ., Hong Kong, CHN) ,  CHOI Tsan-Ming (Hong Kong Polytechnic Univ., Hong Kong, CHN) ,  HUI Chi-Leung (Hong Kong Polytechnic Univ., Hong Kong, CHN)
資料名： IEEE Transactions on Automation Science and Engineering  (IEEE Transactions on Automation Science and Engineering)
巻： 9  号： 2  ページ： 276-287  発行年： 2012年04月 
JST資料番号： W1406A  ISSN： 1545-5955  CODEN： ITASC7  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： ロボットの制御やパワープラントのローディングにおける短期的負荷予測の人工ニューラルネットによる高速実行のアルゴリズムを提案する。単一隠れ層をもつ前向きニューラルネットの隠れ層の入力重み係数をランダムに設定し,入力サンプルとそのターゲット値から誤差の最小二乗ノルムの出力重み係数を求める極限学習機械(ELM)に基づき,多数のELM出力の平均化を用いる拡張極限学習機械(ELME)を適用した高速な予測のアルゴリズムを示した。ロボットの1軸の立ち上り時間,航空機の補助翼制御動作の予測とパワープラントの負荷予測について,ニューロン数と計算時間および予測誤差との関係のシミュレーション結果を示し,また,従来の人工ニューラルネット,多変数多項式回帰モデル,自己回帰集積移動平均(ARIMA),などの予測法との予測精度と予測時間の比較により,提案する方法が短,中,長期の指定された時間内での正確な予測が可能な汎用性をもつことを示した。

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  ニューラルネットワーク ,  負荷予測 ,  学習機械 ,  *制御 ,  発電所
準シソーラス用語： *予測アルゴリズム ,  *産業用制御 ,  ロボット制御

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 予測アルゴリズム ,  産業用制御 ,  ローディング ,  応用