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J-GLOBAL ID：201702253797557130   整理番号：17A1095444

水平面全天日射量の推定に対するサポートベクトルマシンを用いたファジィ回帰【Powered by NICT】

A fuzzy regression with support vector machine approach to the estimation of horizontal global solar radiation

著者 (2件)： Baser Furkan (Ankara University, Faculty of Applied Sciences, Department of Insurance and Actuarial Science, 06100 Ankara, Turkey) ,  Demirhan Haydar (RMIT University, School of Science, Mathematical Sciences, 3001 Melbourne, Australia)
資料名： Energy  (Energy)
巻： 123  ページ： 229-240  発行年： 2017年 
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： 専門分野のための水平面全天日射量の正確な推定は,太陽放射投資における意思決定プロセスのための重要な入力である。本論文では,サポートベクトルマシン(FRF SVM)を用いたファジィ回帰関数を利用するアプローチを用いて年平均日水平全天日射の推定に焦点を当てた。この手法は異常値観察により大きく影響されず,過剰適合問題の影響を受けない。水平全天日射の推定におけるFRF SVMアプローチの有用性を実証するために,トルコで収集されたデータセット上での実験的研究を行い,いくつかのカーネル関数を用いたFRF SVMアプローチを適用した。,適応ニューロ-ファジィシステムとcoplot支持遺伝的プログラミングアプローチFRF SVM手法の推定精度を比較した。Gaussカーネル関数を用いたFRF SVM手法は両異常値および過剰適合問題の影響を受けず,適用手法の中で水平全天日射の最も正確な推定値を与えることを観察した。ハイブリッドファジィ関数とサポートベクトルマシン手法の使用は,複雑な気候と陸生生物の特徴がある領域での,水平面全天日射量の長期予測に有益であることを見出した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 異常値 ,  *全天日射 ,  太陽放射 ,  推定量 ,  トルコ共和国 ,  長期予測 ,  遺伝的プログラミング ,  投資 ,  *サポートベクトルマシン ,  気候
準シソーラス用語： Gaussカーネル ,  推定精度 ,  Kernel関数 ,  *水平面 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 人工知能 ,  ファジィ回帰 ,  遺伝的プログラミング ,  METEONORM ,  太陽放射モデル ,  サポートベクトルマシン

分類 (2件)： 放射,大気光学  (DC05080C) ,  太陽エネルギー  (LB03030Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： 推定 ,  サポートベクトルマシン ,  ファジィ回帰