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J-GLOBAL ID：201802243372821148   整理番号：18A2070159

Gauss過程メタモデルによる船舶エネルギー消費予測【JST・京大機械翻訳】

Ship Energy Consumption Prediction with Gaussian Process Metamodel

著者 (2件)： Yuan Jun (China Institute of FTZ Supply Chain, Shanghai Maritime University, China) ,  Nian Victor (Energy Studies Institute, National University of Singapore, Singapore)
資料名： Energy Procedia  (Energy Procedia)
巻： 152  ページ： 655-660  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3520A  ISSN： 1876-6102  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： 輸送は地球規模のCO2排出に対する主要な寄与者である。船舶エネルギー効率を改善し,船舶排出を低減することは重要である。船舶排出量を低減するために,様々な排出削減対策が提案されている。これらの排出削減対策の効率を評価するためには,これらの対策のための燃料消費の低減を評価する必要がある。しかし,船舶エネルギーシステムの複雑さのために,物理的システムまたはシミュレーションモデルを通して,運転および気象条件の両方を考慮して,異なるシナリオの下で船舶燃料消費を評価することは困難である。本論文では,異なるシナリオに対する船舶燃料消費を予測するために,Gaussプロセスメタモデルを開発した。このモデルは,速度やトリムのような運転条件の影響を考慮するだけでなく,風や波の影響などの気象条件の影響も考慮している。船舶燃料消費に及ぼすこれらの因子の影響をさらに評価した。事例研究は,船舶エネルギー消費予測のためにGaussプロセスメタモデルを使用する精度と効率を示した。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： *エネルギー消費 ,  事例研究 ,  気象条件 ,  *船舶 ,  風 ,  *モデル ,  排出量 ,  エネルギー効率 ,  *予測 ,  エネルギーシステム ,  シミュレーションモデル
準シソーラス用語： 複雑性 ,  燃料消費量 ,  排出量低減 ,  *メタモデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 船舶エネルギー消費 ,  船舶排出 ,  エネルギー効率 ,  Gauss過程

分類 (2件)： 航海と実務  (TD01020F) ,  水上輸送・サービス一般  (TD01010U)

タイトルに関連する用語 (5件)： Gauss過程 ,  メタモデル ,  船舶 ,  エネルギー消費 ,  予測