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J-GLOBAL ID：201702211173721481   整理番号：17A0798070

S変換を用いた風速予測のためのANNベース手法【Powered by NICT】

An ANN-based method for wind speed forecasting with S-Transform

著者 (2件)： Mori Hiroyuki (Department of Network Design, Meiji University, Nakano-ku, Tokyo 161-8525, Japan) ,  Okura Soichiro (Department of Network Design, Meiji University, Nakano-ku, Tokyo 161-8525, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： TENCON  ページ： 642-645  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 本論文では,風速予測のための新しい方法を提案した。提案した方法は,ANN(人工ニューラルネットワーク)のRBFN(動径基底関数ネットワーク)を利用する一歩先の風速を評価した。RBFNの性能を改善するために,RBFN(動径基底関数ネットワークに導入した二技術。一つは入力変数の特徴抽出のためのS変換のプレフィルタリング技術を使用することである。は優れた機能を持つ周波数領域の特徴を抽出するために鍵となる役割を果たしている。もう一つは風速時系列に二段階予測法を適用することである。予測モデル誤差の低減に有効である。提案した方法は,日本における風速の実データに適用することに成功した。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： *風速 ,  *予測 ,  特徴抽出 ,  ニューラルネットワーク ,  周波数領域 ,  日本 ,  動径基底関数ネットワーク ,  予測技法 ,  モデル誤差 ,  *風速予測

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  電動機  (NB07030U) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： S変換 ,  風速予測 ,  手法