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J-GLOBAL ID：202102288467293352   整理番号：21A2342085

全天日射予測のためのハイブリッドモデル:事例研究【JST・京大機械翻訳】

Hybrid models for global solar radiation prediction: a case study

著者 (3件)： Rabehi Abdelaziz (Unite de Recherche Appliquee en Energies Renouvelables, URAER, Centre de Developpement des Energies Renouvelables, Ghardaiea, Algeria) ,  Guermoui Mawloud (Unite de Recherche Appliquee en Energies Renouvelables, URAER, Centre de Developpement des Energies Renouvelables, Ghardaiea, Algeria) ,  Lalmi Djemoui (Unite de Recherche Appliquee en Energies Renouvelables, URAER, Centre de Developpement des Energies Renouvelables, Ghardaiea, Algeria)
資料名： International Journal of Ambient Energy  (International Journal of Ambient Energy)
巻： 41  号： 1  ページ： 31-40  発行年： 2020年 
JST資料番号： C0883B  ISSN： 0143-0750  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： 本論文では,太陽放射応用に対する異なる予測モデル間の比較を示した。本研究では,多層パーセプトロン(MLP)の性能を評価し,また,1日全天日射(DGSR)の予測のために,線形回帰によるこれらのモデルの新しい組合せを使用した。アルジェリア南部に位置する再生エネルギー(URAER)に対する適用研究ユニットで測定した実際のデータセットを用いて,研究したモデルの性能を検証した。DGSR予測のための関連入力パラメータを選択するために,異なる入力組合せを解析した。達成された結果は,MLPモデルが統計的指標に関して他のモデルより良いことを示した:正規化された根二乗平均誤差(0.033)とR2(97.7%)。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： 太陽放射 ,  ニューラルネットワーク ,  アルジェリア民主人民共和国 ,  ディシジョンツリー ,  再生エネルギー ,  *事例研究 ,  正規化 ,  *全天日射 ,  多層パーセプトロン ,  予測モデル
準シソーラス用語： 線形回帰 ,  *ハイブリッドモデル ,  入力パラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 全天日射 ,  予測 ,  多層パーセプトロン ,  ブーストディシジョンツリー ,  人工ニューラルネットワーク

分類 (1件)： 太陽エネルギー利用機器  (QE05020H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 全天日射 ,  予測 ,  ハイブリッドモデル ,  研究