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J-GLOBAL ID：201902286594950210   整理番号：19A2664168

インドにおけるANNとカオスアプローチに基づく風速予測の比較分析【JST・京大機械翻訳】

A comparative analysis of ANN and chaotic approach-based wind speed prediction in India

著者 (2件)： Jamil Majid (Department of Electrical Engineering, Jamia Millia Islamia, Delhi, India) ,  Zeeshan Mohammad (Department of Electrical Engineering, Jamia Millia Islamia, Delhi, India)
資料名： Neural Computing & Applications  (Neural Computing & Applications)
巻： 31  号： 10  ページ： 6807-6819  発行年： 2019年 
JST資料番号： W0703A  ISSN： 0941-0643  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,風速予測における人工ニューラルネットワークの応用について議論した。それらはインド,Gujaratの3つの風力観測所における月平均風速を予測するために使用される。1時間毎の風速データをNIWE(国立風力エネルギー研究所)により収集し,西インドの沿岸地域,主にGujaratに位置した。2015年から2017年までの期間について,風速から成る短期および長期データを考慮した。人工ニューラルネットワークを,与えられた情報を訓練し試験するために,これらのステーションから測定されたデータを用いて風速予測のために利用した。データを,非線形自己回帰モデル,NARとNARX,およびカオス時系列予測モデルを用いて研究した。同じステーションの歴史的データを用いてモデルを予測した。100mの高さでデータを測定した。予測および測定風速に関する平均絶対百分率誤差(MAPE)および平均誤差(MAE)は,それぞれ5.09×10~3,5.33×10~3および2.9×10~3であることが分かった。ANN技術の結果を,Mackey-Glass方程式に基づく時系列予測と比較した。さらに,風力エネルギーの生産と供給能力を計算する研究を行った。Copyright 2018 The Natural Computing Applications Forum Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *風 ,  *インド ,  *カオス ,  予測モデル ,  ニューラルネットワーク ,  風力エネルギー ,  風力 ,  沿岸地区 ,  *予測 ,  自己回帰モデル ,  *風速
準シソーラス用語： 時系列予測 ,  平均風速 ,  *比較分析 ,  *風速予測 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ANN ,  再生可能 ,  風 ,  カオス ,  インド ,  予測

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： インド ,  カオス ,  風速予測 ,  比較分析