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J-GLOBAL ID：202002288838500159   整理番号：20A2505331

ハイブリッドサポートベクトルマシンを用いた原油価格予測【JST・京大機械翻訳】

Crude Oil Price Forecasting Using Hybrid Support Vector Machine

著者 (5件)： Jo Xian Lee (Faculty of Applied Sciences and Technology, Universiti Tun Hussein Onn Malaysia, Johor, Malaysia.) ,  Ismail Shuhaida (Faculty of Applied Sciences and Technology, Universiti Tun Hussein Onn Malaysia, Johor, Malaysia.) ,  Mustapha Aida (Faculty of Computer Science and Information Technology, Universiti Tun Hussein Onn Malaysia, Johor, Malaysia.) ,  Helmy Abd Wahab Mohd (Faculty of Electrical and Electronic Engineering, Universiti Tun Hussein Onn Malaysia, Johor, Malaysia.) ,  Zulkarnain Syed Idrus Syed (Faculty of Applied and Human Sciences, Universiti Malaysia Perlis, 01000 Kangar, Perlis, Malaysia.)
資料名： IOP Conference Series: Materials Science and Engineering  (IOP Conference Series: Materials Science and Engineering)
巻： 917  号： 1  ページ： 012045 (6pp)  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5559A  ISSN： 1757-8981  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 原油価格は世界経済に強く影響する。しかし,意思決定者が決定をするためには,非常に変動し,難しい。したがって,予測は,リスクを最小化する方法の1つであり,将来における不正確から生じる。本論文は,サポートベクトルマシン(SVM)と人工ニューラルネットワーク(ANN)と,提案したハイブリッドモデル名称の経験的モード分解-Supportベクトルマシン(EMD-SVM)予測原油価格を適用する。予測結果を得た後に,性能評価を行い,どの方法が原油価格をより良く予測できることを示した。結果は,提案したハイブリッドEMD-SVMモデルを用いて,クルーエル油価格予測の性能を著しく増加させることができることを示した。このように,ハイブリッドモデルは個々の予測モデルより外形であることが証明された。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  意思決定者 ,  性能評価 ,  予測モデル ,  *サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： ハイブリッドモデル ,  価格予測 ,  *原油価格 ,  経験的モード分解 ,  世界経済 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 風力エネルギー  (LB03060X) ,  石油工業一般  (YF01010F) ,  風力発電  (NB03120Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： サポートベクトルマシン ,  原油価格 ,  予測