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J-GLOBAL ID：201702234784104191   整理番号：17A1554544

Markovスイッチ法によるBihourly太陽放射輝度の前日予測【Powered by NICT】

Day-Ahead Prediction of Bihourly Solar Radiance With a Markov Switch Approach

著者 (4件)： Jiang Yu (School of Business, Nanjing University, Nanjing, China) ,  Long Huan (Department of Systems Engineering and Engineering Management, City University of Hong Kong, Hong Kong) ,  Zhang Zijun (Department of Systems Engineering and Engineering Management, City University of Hong Kong, Hong Kong) ,  Song Zhe (School of Business, Nanjing University, Nanjing, China)
資料名： IEEE Transactions on Sustainable Energy  (IEEE Transactions on Sustainable Energy)
巻： 8  号： 4  ページ： 1536-1547  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2291A  ISSN： 1949-3029  CODEN： ITSEAJ  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： 日太陽放射を予測するために導入したBayes推定に基づくMarkovレジームスイッチングモデル。提案したモデルは,太陽放射時系列の発展を記述する領域スイッチングプロセスを利用した。領域と領域特定パラメータの最適数は,ベイズ推定により決定した。Markovレジーム推移モデルはBayes推論による歴史的データから得られた事後分布に基づく太陽放射輝度の点および区間予測の両方を提供する。,持続性モデル,自己回帰(AR)モデル,Gauss過程回帰(GPR)モデル,及び神経回路網(NN)モデル,四太陽放射輝度予測モデルは,Markovスイッチングモデルを検証するためのベースラインモデルとして考えられている。数値実験結果に基づく比較解析は,一般的にMarkovレジーム推移モデルは,太陽放射輝度の前日点および区間予測におけるモデル比較よりも優れていることを示した。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： *放射輝度 ,  神経回路網 ,  *予測 ,  *スイッチ ,  予測モデル ,  *太陽放射 ,  *太陽 ,  Bayes推定
準シソーラス用語： モデル比較 ,  数値実験 ,  Markovスイッチング ,  Gauss過程回帰 ,  自己回帰 ,  持続性 ,  事後分布 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 風力発電  (NB03120Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： 太陽放射 ,  輝度 ,  予測