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J-GLOBAL ID：201802241874314033   整理番号：18A1206533

確率的持続性による太陽光照射ノウキャスティング:新しい節約,単純かつ効率的な予測ツール【JST・京大機械翻訳】

Solar irradiation nowcasting by stochastic persistence: A new parsimonious, simple and efficient forecasting tool

著者 (3件)： Voyant Cyril (University of Corsica/CNRS UMR SPE 6134, Campus Grimaldi, 20250 Corte, France) ,  Voyant Cyril (CHD Castelluccio, Radiophysics Unit, B.P85, 20177 Ajaccio, France) ,  Notton Gilles (University of Corsica/CNRS UMR SPE 6134, Campus Grimaldi, 20250 Corte, France)
資料名： Renewable & Sustainable Energy Reviews  (Renewable & Sustainable Energy Reviews)
巻： 92  ページ： 343-352  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1084A  ISSN： 1364-0321  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： 単純で,ナイーブで,スマートな,または明瞭な持続性は,グローバルな太陽照射予測のためのナイーブな予測子として主に使用されるツールである。洗練された予測手法の性能を,一般的にナイーブな方法と比較することが不可欠である。本論文では,新しい種類のナイーブな「ノスカスタ」を開発し,測定した太陽エネルギー信号の確率的側面に基づく持続性モデルを確率的持続性を示し,歴史的データの大きな収集を必要とせずに構築した。二つのバージョンを提案した。一つは加法に基づくもの,もう一つは乗法的方式に基づくものである。Ajacio(フランス)とTilos(ギリシア)で実現した測定に基づく理論的記述と実験的検証を行った。結果は,この方式が効率的で,実装が容易で,機械学習法が通常使用されるので,歴史的データを必要としないことを示した。この新しい太陽照射予測器は興味あるツールになり,太陽予測ファミリーの新しいメンバーになる。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 機械学習 ,  太陽エネルギー ,  乗算 ,  *太陽 ,  *予測 ,  ギリシャ共和国 ,  フランス共和国 ,  バイアス ,  加算 ,  *太陽光 ,  予測技法
準シソーラス用語： 予測器 ,  予測子 ,  太陽照射 ,  *持続性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 予測 ,  機械学習 ,  予測 ,  持続性 ,  バイアス分散

分類 (3件)： 太陽エネルギー利用機器  (QE05020H) ,  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 (6件)： 確率 ,  持続性 ,  太陽光 ,  節約 ,  予測 ,  ツール