文献

J-GLOBAL ID：202002248966667049   整理番号：20A2766261

再帰的多段階予測戦略のための誤差フィードバックを持つリッジ多項式ニューラルネットワーク:二酸化炭素排出予測の事例研究【JST・京大機械翻訳】

Ridge Polynomial Neural Network with Error Feedback for Recursive Multi-step Forecast Strategy: A Case Study of Carbon Dioxide Emissions Forecasting

著者 (4件)： Waheeb Waddah (School of Computing, Asia Pacific University of Technology & Innovation,Kuala Lumpur,Bukit Jalil,Malaysia,57000) ,  Shah Habib (College of Computer Science, King Khalid University,Department of Computer Science,Abha,Saudi Arabia,62529) ,  Jabreel Mohammed (IRCV - Intelligent Robotics and Computer Vision Group, Universitat Rovira i Virgili,Tarragona,Spain,43007) ,  Puig Domenec (IRCV - Intelligent Robotics and Computer Vision Group, Universitat Rovira i Virgili,Tarragona,Spain,43007)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICCIS  ページ： 1-6  発行年： 2020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： ニューラルネットワーク(NN)は,予測問題のために広範囲に使用した。誤差フィードバックを有するNNは,いくつかの予測問題を有する出力フィードバックを有するフィードフォワードNNおよびNNと比較して,より正確な予測を示すNNの型である。誤差フィードバックによるNN sによる主な問題は,観測値がネットワーク誤差を計算するために知られているので,再帰的多段階予測戦略の必要性があるときに現れる。本論文では,観測値が未知であるため,誤差フィードバックによる訓練NNの仕上後の最終計算誤差の使用を提案した。この最後の計算誤差を,再帰的多段階予測戦略を用いて予測を生成するとき,固定値として使用した。このために,本論文では,誤差フィードバック(RPNN-EF)を持つリッジ多項式ニューラルネットワークと呼ばれる誤差フィードバックを持つNNによるこの簡単な解を検討した。石油輸出国(OPEC)の組織の3つの国の二酸化炭素排出を,本研究で使用した。RPNN-EFの予測精度を7つの予測方法と比較した。得られた結果に従って,平均で,提案した解は7つの予測方法と比較して合理的な予測を生成する。したがって,この解は,再帰的多段階予測戦略のための誤差フィードバックを有するNNに対して提案できる。Copyright 2020 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 ,  *多項式 ,  石油 ,  *ネットワーク ,  *ニューラルネットワーク ,  フィードフォワード ,  石油輸出国機構 ,  *事例研究
準シソーラス用語： 予測精度 ,  出力フィードバック ,  *二酸化炭素放出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (10件)： 段階 ,  予測 ,  戦略 ,  誤差 ,  フィードバック ,  リッジ ,  多項式 ,  ニューラルネットワーク ,  二酸化炭素排出 ,  研究