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J-GLOBAL ID：201702278436443829   整理番号：17A1354533

リビアにおける風力エネルギーポテンシャルの評価のための人工神経回路網の応用【Powered by NICT】

An application of artificial neural networks to assessment of the wind energy potential in Libya

著者 (2件)： Kutucu Hakan (Karabuk University, Department of Computer Engineering, Turkey) ,  Almryad Ayad (Karabuk University, Department of Computer Engineering, Turkey)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IDT  ページ： 405-409  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： 本論文では,人工ニューラルネットワーク(ANN)を用いた地中海リビア(アフリカ北部)の再生可能エネルギーとして風速の変化をモデル化した。予測月平均風速のための多層フィードフォワード,逆伝搬人工神経回路網を開発した。リビアの25都市の月平均風速データを2010年から2015年までの六年間にモニターした。気象(平均温度,相対湿度,平均日照時間)と地理データ(緯度,経度,高度)を入力として使用し,風速は,ANNの出力として使用されている。実験結果は訓練データセットの予測と測定した風の速度の間の相関係数は0.99よりも高いことを示した。,ANNモデルは風速データを測定しない場所で高い予測精度で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： 都市 ,  再生エネルギー ,  日照時間 ,  *ニューラルネットワーク ,  風速 ,  *リビア ,  *風 ,  平均気温 ,  モデリング ,  *風力 ,  相関係数 ,  相対湿度 ,  予測
準シソーラス用語： 予測精度 ,  平均風速 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  機械的性質  (WB02030U)

タイトルに関連する用語 (6件)： リビア ,  風力エネルギー ,  ポテンシャル ,  評価 ,  人工神経回路網 ,  応用