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J-GLOBAL ID：201802281659403944   整理番号：18A0076941

風速予測のためのマルチクラスSVMアルゴリズム【Powered by NICT】

Multiclass SVM algorithms for wind speed prediction

著者 (2件)： Wani M. Arif (Postgraduate Department of Computer Science, University of Kashmir, J&K, India) ,  Bhat Heena Farooq (Postgraduate Department of Computer Science, University of Kashmir, J&K, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICRERA  ページ： 1139-1143  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： 風速予測は衛星打上げ,航空交通管制,天気予報のような種々の分野で使用されてきた。風速は温度,湿度,圧力,風向,などのような種々の大気変数によって計算することができる。多くの方法が風速を予測するための様々な研究者によって提案されている。ここ数年の間多くの研究がいくつかの数学的および生物学的方法を用いた風速を予測するために行った。本論文では,まず種々の風速予測技術をレビューした。,風速予測のための種々の多クラスサポートベクトルマシン(SVM)アルゴリズムの使用を検討した。多クラス有向非巡回グラフに基づくサポートベクトルマシンアルゴリズムは他のマルチクラスSVMアルゴリズムよりも良い結果を生成することを示した。Copyright 2018 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： 航空交通管制 ,  湿度 ,  風向 ,  天気予報 ,  *風速 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： DAG【グラフ】 ,  *風速予測 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 風速予測 ,  マルチ ,  クラス ,  SVM ,  アルゴリズム