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J-GLOBAL ID：202102237873527493   整理番号：21A1278168

モロッコの3つの異なる都市における毎日の全天日射を予測するためのハイブリッドARIMA-ANN法【JST・京大機械翻訳】

A hybrid ARIMA-ANN method to forecast daily global solar radiation in three different cities in Morocco

著者 (3件)： Belmahdi Brahim (ETEE, Faculty of Science, Abdelmalek Essaadi University, Tetuan, Morocco) ,  Louzazni Mohamed (Science Engineer Laboratory for Energy, National School of Applied Sciences, Chouaib Doukkali University, El Jadida, Morocco) ,  Bouardi Abdelmajid El (ETEE, Faculty of Science, Abdelmalek Essaadi University, Tetuan, Morocco)
資料名： European Physical Journal Plus  (European Physical Journal Plus)
巻： 135  号： 11  ページ： 925  発行年： 2020年 
JST資料番号： W4350A  ISSN： 2190-5444  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： 本論文の目的は,モロッコの3つの異なる都市における毎日の全天日射(DGSR)を予測する革新的ハイブリッドモデルを提案して導入することである。DGSRはいくつかの気象パラメータに依存し,その挙動を決定することは困難である。使用したデータは,異なる気象データを有する3つの異なる都市から収集した。この状況において,ハイブリッド法による予測研究に広く使われる2つの方法の3年予測性能を比較した。第1のモデルは人工ニューラルネットワーク(ANN)を使用し,第2のものは自己回帰統合移動平均(ARIMA)として知られており,統計的回帰と時系列解析の両方に基づいている。第3のモデルはANNとARIMA方法論の組み合わせに基づいている。3つの方法は,同じ実験データ内で訓練され,既存の研究において完全に欠落している非常に必要な均一相関を可能にした。ハイブリッドARIMA-ANNアプローチによって生成された予測DGSRは,実験結果と比較的小さな誤り率との高い相関を示した。ハイブリッドARIMA-ANN法で得たDGSRの予測を単一ANNとARIMA法及び実験データと比較した。より正確であるために,経験的誤差を測定し,予測結果の有意性とモデルの精度をチェックするために対比した。結果の信頼性を保証するために,統計的誤差を計算し,予測結果の妥当性とモデルの性能を検証した。統計的誤差による比較結果は,R2,MBE,RMSE,NRMSE,MAPE,TSおよびSdに関して単一モデルと比較して非常に正確である。一般に,ハイブリッドモデルを用いた得られた値は,実験データを満足できる精度で調整することができる最も適切である。最後に,ARIMA-ANNモデルを,太陽光発電または温度の予測に使用できる。Copyright Societa Italiana di Fisica and Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 時系列分析 ,  信頼性 ,  ニューラルネットワーク ,  *都市 ,  気象データ ,  モロッコ王国 ,  誤り率 ,  太陽光発電 ,  *全天日射 ,  予測誤差 ,  前向きコホート研究
準シソーラス用語： *ARIMAモデル ,  ハイブリッド法 ,  ハイブリッドモデル ,  予測性能 ,  自己回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 放射,大気光学  (DC05080C) ,  太陽エネルギー  (LB03030Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： モロッコ ,  都市 ,  全天日射 ,  予測 ,  ARIMA