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J-GLOBAL ID：201702255793740026   整理番号：17A1599426

回転時間窓に基づくPSO-LSSVMの通信基地局エネルギー消費モデリング【JST・京大機械翻訳】

Modelling of Base Station Energy Consumption System Based on Sliding Window PSO-LSSVM

著者 (7件)： Zhang Yingjie (湖南大学 信息科学与工程学院,湖南 長沙 410082;湖南大学 通信節能研究所,湖南 長沙 410082) ,  Xu Wei (湖南大学 信息科学与工程学院,湖南 長沙 410082;湖南大学 通信節能研究所,湖南 長沙 410082) ,  Tang Longbo (湖南大学 信息科学与工程学院,湖南 長沙 410082;湖南大学 通信節能研究所,湖南 長沙 410082) ,  Zhang Ying (湖南大学 信息科学与工程学院,湖南 長沙 410082;湖南大学 通信節能研究所,湖南 長沙 410082) ,  Liu Wenbo (湖南大学 信息科学与工程学院,湖南 長沙 410082;湖南大学 通信節能研究所,湖南 長沙 410082) ,  Hu Zuolei (湖南大学 信息科学与工程学院,湖南 長沙 410082;湖南大学 通信節能研究所,湖南 長沙 410082) ,  Fan Chaodong (湘潭大学 信息工程学院,湖南 湘潭,411105)
資料名： Hunan Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban  (Hunan Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban)
巻： 44  号： 2  ページ： 122-128  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0616A  ISSN： 1674-2974  CODEN： HDAXE3  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 基地局は通信ネットワークにおける重要なエネルギー消費ノードであり、契約エネルギー管理(EPC)モードにおける基地局の省エネルギー量を正確に計算することはこの分野の技術的ボトルネックとなっている。粒子群最適化(PSO)に基づく回転時間窓最小二乗サポートベクトルマシン(LSSVM)に基づく基地局エネルギー消費モデル化法を,3つの典型的なシーン通信基地局に基づいて提案した。前処理の基地局配置パラメータとリアルタイムデータを選択することにより,時間窓を構築し,PSOを用いて訓練モデルパラメータを最適化し,LSSVM回帰により訓練モデルを推定し,随時窓データの変化に基づく基地局動的エネルギー消費モデルを得た。シミュレーション実験とサンプル基地局の測定データの検証結果により、本論文で構築したエネルギー消費モデルは高い予測精度と汎化能力を有し、基地局の省エネルギープロジェクトの評価に対して良好な応用前景があることが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *基地局 ,  最適化 ,  エネルギー管理 ,  汎化 ,  前処理 ,  *エネルギー消費 ,  モデル ,  省エネルギー ,  *モデリング ,  シミュレーション ,  *通信 ,  通信網
準シソーラス用語： 予測精度 ,  粒子群最適化 ,  *時間窓 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： base station ,  energy consumption model ,  LSSVM(Least Squares Support Vector Machine) ,  PSO(Particle Swarm Optimization) ,  sliding window

分類 (5件)： その他の計算機利用技術  (JE14000C) ,  橋梁工学一般  (RC06010Y) ,  二次電池  (YB04030K) ,  電気自動車  (QG07020B) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 時間窓 ,  基地局 ,  エネルギー消費 ,  モデリング