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J-GLOBAL ID：201302261206607753   整理番号：13A0247959

結合された自己回帰・動的システム(CARDs)モデルを使用して時間スケールでの太陽放射を予測すること

Forecasting solar radiation on an hourly time scale using a Coupled AutoRegressive and Dynamical System (CARDS) model

著者 (4件)： HUANG Jing (School of Mathematics and Statistics and Barbara Hardy Inst., Univ. of South Australia, Mawson Lakes Boulevard ...) ,  KOROLKIEWICZ Malgorzata (School of Mathematics and Statistics and Barbara Hardy Inst., Univ. of South Australia, Mawson Lakes Boulevard ...) ,  AGRAWAL Manju (School of Mathematics and Statistics and Barbara Hardy Inst., Univ. of South Australia, Mawson Lakes Boulevard ...) ,  BOLAND John (School of Mathematics and Statistics and Barbara Hardy Inst., Univ. of South Australia, Mawson Lakes Boulevard ...)
資料名： Solar Energy  (Solar Energy)
巻： 87  ページ： 136-149  発行年： 2013年01月 
JST資料番号： E0099A  ISSN： 0038-092X  CODEN： SRENA  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： 太陽放射の傾向は捉えるのが容易でなく,また太陽を遮る雲があるように,天気条件が劇的に変化すると予測することが特別に難しくなる。現在,太陽放射を予測するより良い方法は,時系列方法,人工ニューラルネットワークおよび確率的モデルである。この論文は,曇りの日の間,太陽放射の前にl-hを予測できる新しく,有効な方法を記述する。その方法は自己回帰(AR)モデルを動的システムモデルに結合している。さらに,現在と遅れ一時的段階での太陽放射値の違いは予測値に対し補正として使用され,この修正なしのモデルと比べて30%だけ予測精度を改善する。Copyright 2013 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *自己回帰モデル ,  *太陽放射 ,  *確率モデル ,  *ニューラルネットワーク ,  *時系列分析 ,  天気 ,  雲 ,  太陽光 ,  季節的変動
準シソーラス用語： 人工ニューラルネットワーク ,  太陽光スペクトル

分類 (1件)： 放射,大気光学  (DC05080C)

タイトルに関連する用語 (6件)： 自己回帰 ,  動的システム ,  モデル ,  スケール ,  太陽放射 ,  予測