文献

J-GLOBAL ID：201302232116382280   整理番号：13A1699754

Meteosat衛星画像から全天日射量を推定するための人工ニューラルネットワークアンサンブルモデル

An artificial neural network ensemble model for estimating global solar radiation from Meteosat satellite images

著者 (4件)： LINARES-RODRIGUEZ Alvaro ,  RUIZ-ARIAS Jose Antonio ,  POZO-VAZQUEZ David ,  TOVAR-PESCADOR Joaquin
資料名： Energy  (Energy)
巻： 61  ページ： 636-645  発行年： 2013年11月01日 
JST資料番号： H0631A  ISSN： 0360-5442  CODEN： ENEYDS  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最適化人工ニューラルネットワークアンサンブルモデルを立てて,広い地域の1日全天日射量を推定した。モデルは入力変数として晴天推定値と衛星画像を用いた。可視チャネルに基づく衛星画像を用いたほとんどの研究と違って,本モデルはまたMeteosat9衛星の赤外線チャネル中の全ての情報を利用する。遺伝的アルゴリズムはモデル入力の選択を最適化するために用い,12を選択し,11は3km Meteosat 9チャネルと1つは晴天項である。モデルは2008年1月から2008年12月までアンダルシア(スペイン)で検証した。地域全体で83の基地から測定したデータを用いた。65はモデルの訓練用,18の独立基地は試験用である。後者の基地では,アンサンブルモデルは6.74%の全体平均二乗誤差と99%の相関係数をもたらし,生成推定値は比較的正確で,誤差は空間的に均一である。モデルは曇りの日にさえ信頼できる結果をもたらし,衛星画像に基づいた現在のモデルを改善した。Copyright 2013 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： 気象衛星 ,  静止衛星 ,  *衛星利用画像 ,  *全天日射 ,  ニューラルネットワーク ,  集合 ,  入力 ,  晴天 ,  可視光 ,  チャネル ,  赤外線 ,  遺伝的アルゴリズム ,  最適化 ,  スペイン ,  検証 ,  試験 ,  誤差 ,  相関係数 ,  天気 ,  推定量
準シソーラス用語： Meteosat衛星 ,  訓練 ,  人工ニューラルネットワークモデル ,  *全天日射量 ,  曇り空 ,  平均二乗誤差

分類 (2件)： 放射,大気光学  (DC05080C) ,  気象学一般  (DC05010D)

タイトルに関連する用語 (5件)： Meteosat衛星 ,  全天日射量 ,  推定 ,  人工ニューラルネットワーク ,  アンサンブルモデル