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J-GLOBAL ID：201902231424118981   整理番号：19A0466907

電力負荷予測のための動的移動クラウド消費選択【JST・京大機械翻訳】

Dynamic Mobile Crowdsourcing Selection for Electricity Load Forecasting

著者 (6件)： Qi Lianyong (School of Information Science and Engineering, Qufu Normal University, Jining, China) ,  Dou Wanchun (State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, Nanjing, China) ,  Wang Wenping (State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, Nanjing, China) ,  Li Guangshun (School of Information Science and Engineering, Qufu Normal University, Jining, China) ,  Yu Hairong (School of Information Science and Engineering, Qufu Normal University, Jining, China) ,  Wan Shaohua (School of Information and Safety Engineering, Zhongnan University of Economics and Law, Wuhan, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 6  ページ： 46926-46937  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 近年,モバイル機器の連続的な成長により,様々な知的コンピューティングと処理タスク,例えば電力負荷予測を実行するために,群衆技術を利用するための様々な機会が生まれている。しかし,動的環境における電力負荷のリアルタイムで正確な予測の分野における研究はほとんどなく,これは予測方法を実際の環境に適用するとき,満足できない結果をもたらす。この挑戦の観点から,本論文では,クラウド消費タスクの動的到着を考慮した電力負荷予測のための動的モバイル混雑選択法を提案し,クラウド消費プラットフォームを支援するための候補作業者は,クラウド消費タスクのための理想的な作業者を見出す。具体的には,著者らの方法において,システムモデルを最初に確立して,作業者と作業の両方がプラットフォームを動的に到着するか,または離れているときに,群衆作業を実行する際の候補労働者の能力を定量化する。その後,作業者の能力閾値とタスク優先度に基づいて,動的作業者選択法を提案した。最後に,シミュレーション実験のセットを通して,著者らは,移動性クラウド消費技術を通して正確な電力負荷予測を行うとき,著者らの提案の有効性と効率性の観点から,著者らの提案の実現可能性を検証した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測技法 ,  優先度 ,  シミュレーション ,  携帯電話 ,  システムモデル ,  労働者 ,  *予測 ,  有効性
準シソーラス用語： 移動性 ,  選択法 ,  実時間 ,  動的環境 ,  モバイルデバイス ,  *電力負荷 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 移動通信  (ND08030H) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 電力負荷 ,  予測 ,  クラウド ,  消費