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J-GLOBAL ID:202002216961999028   整理番号:20A2472487

データ回復とセキュリティ目的のためのスマートビルの太陽熱システム温度予測【JST・京大機械翻訳】

A Solar Thermal System Temperature Prediction of a Smart Building for Data Recovery and Security Purposes
著者 (7件):
資料名:
巻: 12490  ページ: 468-476  発行年: 2020年 
JST資料番号: H0078D  ISSN: 0302-9743  資料種別: 会議録 (C)
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:
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本論文では,異なるクラスタ化アルゴリズム間の比較を行い,クラスタの最適数を計算し,異なる性能測定を計算した。比較は,最良のクラスタリング分割であると結論づけるために,太陽熱パネル出力温度の予測を考慮した。使用したデータセットは,Sotavento Galicia Foundationに属する生物気候住宅から抽出され,太陽熱発電システムにおける最も重要な変数から成る。Silhouette,Calinski-Harabasz,およびDavies-Bodinを用いて,クラスタの最適数を達成し,次に,人工ニューラルネットワークと多項式回帰を,いくつかの構成で訓練し,回帰のためのハイブリッドインテリジェントモデルを作成した。この手順で非常に良好な結果が得られ,データセットのクラスタ数を知ることなくハイブリッドモデルを作成する計算コストを低減できる。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (1件):
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太陽光発電 
タイトルに関連する用語 (5件):
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