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J-GLOBAL ID：201702268907058285   整理番号：17A1651660

工業生産の予測インド指数の非線形自己回帰神経回路網モデル【Powered by NICT】

A non-linear autoregressive neural network model for forecasting Indian index of industrial production

著者 (2件)： Potdar Kedar (Student, Computer Engineering, Watumull Institute of Electronics Engineering and Computer Technology, Worli, Mumbai, INDIA 400 018) ,  Kinnerkar Rishab (Student, Department of Electrical and Computer Engineering, Iowa State University, Ames IA USA 50011)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： TENSYMP  ページ： 1-5  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： インドのような発展途上国では,資源の最大利用を持つこと,公共計画は将来の傾向の良好な予測が必要である。インドの指数工業生産(IIIP)のは,経済の産業部門における生産の現状を伝える指標である。本研究では,人工ニューラルネットワーク(ANN)をIIIPを予測するために適用した。ANNへの入力は,年度からデータから構成された。国内総生産(GDP),消費者物価指数(CPI),卸売物価指数(WPI)と八コア産業の指数(電力,鋼,製油所製品,原油,石炭,セメント,天然ガスと肥料)の2004~05年度2013~14はIIIPを予測した。予測の方法を,非線形自己回帰(NAR)と外因性入力(NARX)モデルを用いた非線形自己回帰ニューラルネットワークを用いて開発した。ニューラルネットワークのいくつかの構造は,予測を試験し,その結果は,予測誤差の観点から比較した。11隠れ層および1遅延線を用いたNARXネットワークは2.168の平均二乗誤差(MSE)で最良の結果を与えた。このように,ANNは工業生産の正確な予測に用いることができる。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： 国内総生産 ,  物価 ,  天然ガス ,  *予測 ,  *工業生産 ,  発展途上国 ,  *インド ,  ネットワーク ,  ニューラルネットワーク ,  予測誤差 ,  石炭 ,  原油 ,  製油所
準シソーラス用語： *神経回路網モデル ,  *自己回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 電力工学・電力事業一般  (NB01000X) ,  太陽エネルギー  (LB03030Q) ,  放射,大気光学  (DC05080C)

タイトルに関連する用語 (7件)： 工業 ,  予測 ,  インド ,  指数 ,  非線形 ,  自己回帰 ,  神経回路網モデル