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J-GLOBAL ID：202202258994017344   整理番号：22A0004933

毎日の天然ガス消費のデータ複雑性:測定と予測性能への影響【JST・京大機械翻訳】

Data complexity of daily natural gas consumption: Measurement and impact on forecasting performance

著者 (7件)： Wei Nan (Cyberspace Institute of Advanced Technology, Guangzhou University, Guangzhou, Guangdong, 510006, China) ,  Yin Lihua (Cyberspace Institute of Advanced Technology, Guangzhou University, Guangzhou, Guangdong, 510006, China) ,  Li Chao (Cyberspace Institute of Advanced Technology, Guangzhou University, Guangzhou, Guangdong, 510006, China) ,  Liu Jinyuan (College of Petroleum Engineering, Southwest Petroleum University, Chengdu, Sichuan, 610500, China) ,  Li Changjun (College of Petroleum Engineering, Southwest Petroleum University, Chengdu, Sichuan, 610500, China) ,  Huang Yuanyuan (Department of Port and Shipping Management, Guangzhou Maritime University, Guangzhou, Guangdong, 510725, China) ,  Zeng Fanhua (Faculty of Engineering and Applied Science, University of Regina, SK, S4S 0A2, Canada)
資料名： Energy  (Energy)
巻： 238  号： PC  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0631A  ISSN： 0360-5442  CODEN： ENEYDS  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： データ複雑性は,毎日の天然ガス消費予測に関して大きな影響を持った。しかし,不規則なデータ,複雑な周期的変化,および揮発性データの存在のため,Lyapunov指数やサンプルエントロピーのような従来の方法は,消費データの複雑性を評価するのに失敗する。したがって,本論文では,CMLSと名付けた計算量測度のハイブリッド法を提案した。新しい方法は,相関係数分析,欠測データ検出,Lyapunov指数,および歪解析を組み合わせた。Lyapunov指数とサンプルエントロピーと比較して,CMLSはより安定であり,複雑性測度のデータの長さに鈍感であった。さらに,データ複雑性と予測性能の間の関係を明らかにするために,56セットの毎日の天然ガス消費を含む3つの事例研究を設計し,3つの先進モデルで予測した。結果は,予測性能が種々の複雑性レベルで大いに異なることを示した。特に,非常に硬いレベルにおいて,毎日の天然ガス消費データは予測が非常に難しく,予測のR2はすべて負である。本論文は,予測性能に関するデータ複雑性の影響を明らかにする最初の研究として役立った。この知見は,天然ガス消費予測の性能と困難性を評価する予測者を助けることができる。Copyright 2022 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： 測度 ,  *天然ガス ,  相関係数 ,  計算量 ,  揮発性 ,  事例研究
準シソーラス用語： Lyapunov指数 ,  ハイブリッド法 ,  複雑性 ,  複雑性測度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 毎日の天然ガス消費予測 ,  複雑性測度 ,  長期短期記憶 ,  多重線形回帰 ,  サポートベクトル回帰

分類 (2件)： エネルギーに関する技術・経済問題  (LA01050V) ,  エネルギー消費・省エネルギー  (LD01000B)

タイトルに関連する用語 (4件)： 天然ガス ,  消費 ,  データ複雑性 ,  予測性能