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J-GLOBAL ID：201902244157403763   整理番号：19A2227932

国際空港における時系列風速のシミュレーション【JST・京大機械翻訳】

Simulation of time series wind speed at an international airport

著者 (6件)： Wesonga Ronald (School of Statistics and Planning, Makerere University, Uganda) ,  Wesonga Ronald (Sultan Qaboos University, Oman) ,  Nabugoomu Fabian (Kyambogo University, Uganda) ,  Ababneh Faisal (Sultan Qaboos University, Oman) ,  Ababneh Faisal (Al-Hussein Bin Talal University Maan, Jordan) ,  Owino Abraham (School of Statistics and Planning, Makerere University, Uganda)
資料名： Simulation  (Simulation)
巻： 95  号： 2  ページ： 171-184  発行年： 2019年 
JST資料番号： B0894A  ISSN： 0037-5497  CODEN： SIMUA  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： 風速の散発的で不安定な性質は,航空交通流における安全性や信頼できる発電システムのような様々な決定を正確に予測することを非常に困難にしている。本研究では,風速時系列問題に関する自己回帰統合移動平均(ARIMA)と人工ニューラルネットワーク(ANN)モデルを評価した。風速と最小および最大温度に関するデータを評価した。風速を確立し,ARIMA(0,1,1)とARIMA(1,1,1)周辺で変動する時系列を追跡した。最適ANNモデルを10の隠れニューロンで確立した。考慮した性能指数は,ANN風速モデルがARIMAモデルより優れていることを示した。風速予測精度は,空港における信頼できて安全な発電システムの実行をサポートするように,航空交通流の安全性を確保するために改善することができる。Copyright The Author(s) 2018 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 航空輸送 ,  最高気温 ,  交通流 ,  安全性 ,  *風速 ,  ニューロン ,  *空港 ,  ニューラルネットワーク ,  性能指数
準シソーラス用語： 風速予測 ,  ARIMAモデル ,  自己回帰 ,  発電システム ,  *国際空港 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 風速 ,  自己回帰統合移動平均 ,  人工神経回路網 ,  モデル ,  統計学

分類 (1件)： 計算機シミュレーション  (JE11000H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 国際空港 ,  時系列 ,  風速 ,  シミュレーション