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J-GLOBAL ID：201702263145477494   整理番号：17A1460770

人工神経回路網による電力利用に基づく総家庭製品推定【Powered by NICT】

Gross domestic product estimation based on electricity utilization by artificial neural network

著者 (3件)： Stevanovic Mirjana (University Union - Nikola Tesla, Faculty of Management, Njegoseva 1a, 21205 Sremski Karlovci, Serbia) ,  Vujicic Sladana (Faculty of Engineering, University of Kragujevac, Sestre Janic 6, 34 000 Kragujevac, Serbia) ,  Gajic Aleksandar M. (University Union - Nikola Tesla, Faculty of Management, Njegoseva 1a, 21205 Sremski Karlovci, Serbia)
資料名： Physica A. Statistical Mechanics and Its Applications  (Physica A. Statistical Mechanics and Its Applications)
巻： 489  ページ： 28-31  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0322B  ISSN： 0378-4371  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 論文の主目的は,人工神経回路網(ANN)による電力推定に基づく国内総生産(GDP)を推定した。電力利用は,再生可能,石炭と原子力源のような異なる情報源に基づいて分析した。GDPの最良の予測結果を生成するためにANNネットワークは二トレーニングアルゴリズムを用いて訓練されたすなわち極端学習法と逆伝搬アルゴリズムであった。結果によると,極端な学習法を用いたANNモデルは,電力利用に基づくGDPの許容可能な予測を生成すると結論することができた。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： 予測 ,  国内総生産 ,  ネットワーク ,  *ニューラルネットワーク ,  石炭 ,  学習 ,  情報源 ,  忍容性
準シソーラス用語： 許容性 ,  逆伝搬アルゴリズム ,  *電力利用 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 電気エネルギー ,  推定 ,  人工ニューラルネットワーク ,  総家庭製品

分類 (1件)： 脳・神経系モデル  (EL02050C)

タイトルに関連する用語 (4件)： 人工神経回路網 ,  電力利用 ,  家庭 ,  推定