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J-GLOBAL ID：201702217303619929   整理番号：17A1261151

自己回帰統合移動平均モデルに基づく電気機器の温度予測【Powered by NICT】

Temperature prediction of electrical equipment based on autoregressive integrated moving average model

著者 (4件)： Zou Ying (School of Automation, Huazhong Univ. of Sci. & Tech., Wuhan 430074, China) ,  Wang Ting (School of Automation, Huazhong Univ. of Sci. & Tech., Wuhan 430074, China) ,  Xiao Jiangwen (School of Automation, Huazhong Univ. of Sci. & Tech., Wuhan 430074, China) ,  Feng Xuan (State Grid Hubei Electric Power Company, Wuhan 430077, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： YAC  ページ： 197-200  発行年： 2017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,電気機器の温度モニタリングと予測の重要な問題を研究した。ある電気機器の実際の温度データを用いて,本研究は,非定常時系列差に基づく自己回帰統合移動平均モデルARIMA(p, d, q)は機器の温度変化の実現可能性を記述するために検討した。予備的モデルはEviews6~を用いて確立し,列挙法を用いた最適予測モデルを得た。Matlabシミュレーションにより,モデルARIMA(5, 1, 2)は,装置の温度変化傾向に適合し,予測誤差の許容範囲内の温度を正確に予測できることを示した。ARIMAモデルとBPニューラルネットワークモデルを相互に比較したと,結論は,ARIMAモデルは電気機器温度の予測により適していることである。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： 予測誤差 ,  *モデル ,  許容範囲 ,  シミュレーション ,  温度変動
準シソーラス用語： 逆伝播ニューラルネットワーク ,  MATLAB ,  ARIMAモデル ,  *温度予測 ,  *電気機器 ,  *自己回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 風力発電  (NB03120Q) ,  天気予報  (DC05020O)

タイトルに関連する用語 (5件)： 自己回帰 ,  統合 ,  モデル ,  電気機器 ,  温度予測