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J-GLOBAL ID：202102240941640379   整理番号：21A2870084

動径基底関数ニューラルネットワークを用いた自動車燃料消費の予測システム【JST・京大機械翻訳】

A forecasting system for car fuel consumption using a radial basis function neural network

著者 (2件)： Wu Jian-Da (Graduate Institute of Vehicle Engineering, National Changhua University of Education, 1 Jin-De Rd., Changhua City, Changhua 500, Taiwan) ,  Liu Jun-Ching (Graduate Institute of Vehicle Engineering, National Changhua University of Education, 1 Jin-De Rd., Changhua City, Changhua 500, Taiwan)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 39  号： 2  ページ： 1883-1888  発行年： 2012年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,動径基底関数(RBF)ニューラルネットワークを用いた自動車燃料消費の予測システムを提案した。提案した研究は,情報取得,燃料消費予測アルゴリズムおよび性能評価の3つの部分から成る。実際の運転手順における自動車の燃料消費に影響する多くの因子があるが,現在のシステムでは,燃料消費のための関連要因が,自動車,エンジンスタイル,自動車の重量,車両タイプ,およびニューラルネットワーク訓練と燃料消費予測手順のための入力情報として使用される伝達システムタイプとして,簡単に決定される。燃料消費予測において,提案したRBFニューラルネットワーク予測システムの効果を検証するために,バックプロパゲーション(BP)ニューラルネットワークを有する人工ニューラルネットワークを,自動車燃料消費予測のためのRBFニューラルネットワークと比較した。予測結果は,ニューラルネットワークを用いた提案システムが有効であり,その性能が燃料消費予測に関して満足できることを示した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *自動車 ,  *ニューラルネットワーク ,  情報収集 ,  *自動車燃料 ,  逆伝搬法 ,  性能評価 ,  *動径基底関数
準シソーラス用語： 予測システム ,  予測アルゴリズム ,  動径基底関数ニューラルネットワーク ,  *燃料消費量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 自動車燃料消費 ,  人工ニューラルネットワーク ,  動径基底関数アルゴリズム

分類 (5件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  排ガス処理  (PB02060U) ,  その他の切削  (QC02040C) ,  粉体工学  (XD03010M)

タイトルに関連する用語 (4件)： 動径基底関数ニューラルネットワーク ,  自動車 ,  燃料消費 ,  予測システム