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J-GLOBAL ID：202202241445588695   整理番号：22A0859201

効率的ハイブリッドインテリジェントシステムを用いた高温半乾燥気候における毎日の全天日射の推定【JST・京大機械翻訳】

Estimating daily global solar radiation in hot semi-arid climate using an efficient hybrid intelligent system

著者 (7件)： Jamei Mehdi (Faculty of Engineering, Shohadaye Hoveizeh Campus of Technology, Shahid Chamran University of Ahvaz, Ahvaz, Iran) ,  Ahmadianfar Iman (Department of Civil Engineering, Behbahan Khatam Alanbia University of Technology, Behbahan, Iran) ,  Jamei Mozhdeh (Water Science and Engineering Dept, Ferdowsi University of Mashhad, Mashhad, Iran) ,  Jamei Mozhdeh (Khuzestan Water and Power Authority, Ahvaz, Iran) ,  Karbasi Masoud (Faculty of Agriculture, University of Zanjan, Zanjan, Iran) ,  Heidari Ali Asghar (School of Surveying and Geospatial Engineering, College of Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran) ,  Chen Huling (College of Computer Science and Artificial Intelligence, Wenzhou University, Wenzhou, Zhejiang, China)
資料名： European Physical Journal Plus  (European Physical Journal Plus)
巻： 137  号： 3  ページ： 289  発行年： 2022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： 太陽エネルギーは最も重要な再生エネルギー源の一つである。面積の太陽ポテンシャルは,測定した全天日射(GSR)のデータセットについての情報を分析した。研究者は,最近,GSRをうまく推定するための最先端の人工知能(AI)法の高い可能性を検出した。本研究では,改良シミュレーテッドアニーリング(ISA)と統合した最小二乗サポートベクトルマシン(LSSVM)から成る新しいハイブリッドAIベースツールを提案し,イランの南西に位置するAhvaz総観観測所上のGSRを予測した。提案したハイブリッドパラダイムのいわゆるLSSVM-ISAの可能性を,多変量適応回帰スプライン(MARS),一般化回帰ニューラルネットワーク(GRNN),および相互作用による多変量線形回帰(MLRI)を用いて評価した。AIモデルの効率の正確な評価のために,種々の統計的計量と検証法を用いて,開発したモデルの精度を評価した。得られた結果の比較は,LSSVM-ISA法がMARS,GRNNおよびMLRIモデルよりも良好に機能することを示した。MARS,GRNNおよびMLRIモデルの達成されたRMSE値はLSSVM-ISAモデルを用いて9%,16%および30%減少した。最後に,結果はLSSVM-ISAモデルがGSRを正確に推定するためにうまく採用できることを示した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Societa Italiana di Fisica and Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *高温 ,  相互作用 ,  太陽 ,  回帰分析 ,  精度 ,  イラン・イスラム共和国 ,  太陽エネルギー ,  人工知能 ,  スプライン ,  モデル ,  *全天日射 ,  シミュレーテッドアニーリング
準シソーラス用語： 再生可能エネルギー源 ,  最小二乗-サポートベクトルマシン ,  多変量 ,  多変量線形回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 放射,大気光学  (DC05080C)

タイトルに関連する用語 (4件)： インテリジェントシステム ,  半乾燥気候 ,  全天日射 ,  推定