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J-GLOBAL ID：202202264575956508   整理番号：22A0967732

人工ニューラルネットワークによる風車のより良い配置と無線センサネットワークのエネルギー効率を改善するための風力発電の解析【JST・京大機械翻訳】

An Analysis of Wind Energy Generation by Opting the Better Placement of Wind Turbine by Artificial Neural Network and to Improve the Energy Efficiency of Wireless Sensor Network

著者 (4件)： Dhurgadevi M. (Department of Computer Science and Engineering, Nehru Institute of Engineering and Technology, Coimbatore, Tamilnadu, India) ,  Dhurgadevi M. (Department of Mechanical Engineering, Sri Krishna College of Technology, Coimbatore, Tamilnadu, India) ,  Sakthivel P. (Department of Computer Science and Engineering, Nehru Institute of Engineering and Technology, Coimbatore, Tamilnadu, India) ,  Sakthivel P. (Department of Mechanical Engineering, Sri Krishna College of Technology, Coimbatore, Tamilnadu, India)
資料名： Wireless Personal Communications  (Wireless Personal Communications)
巻： 123  号： 3  ページ： 2607-2624  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2022A  ISSN： 0929-6212  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： 無線エネルギー伝送における無線再充電センサネットワークは,最近の研究におけるエネルギー問題の解決策を提供する。無線センサネットワーク(WSN)の究極の欠点は,その電池限界である。したがって,本研究では,ハモニー探索(HS)プロセスを用いた人工ニューラルネットワーク(ANN)を用いて,新しい方法を期待した。本研究の主な動機は,風車によって発生する風力エネルギーを予測し,風力タービンを敷設または位置決めする最良の位置を予測する解決策を提供することである。風力エネルギー発生のための風車のかなりのパラメータは,HSアルゴリズムとともにANNを用いて予測され,割り当てられた入力重みに対して理想的な結果が得られる。評価に考慮した入力パラメータは風速,掃引面積,および風力エネルギー発生に必要な出力パラメータは,空気質量流量,風力の電力,エネルギー効率,エネルギー損失および改善ポテンシャルを含む。提案した作業におけるHSアルゴリズムに沿ったANNは,割り当てられた重みαとβの最適値を達成するために理想的であることを証明した。実現した人工ニューラルネットワークは,著者らの期待した方法の収集エネルギーが一般的な方法より良いことを示した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 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 ,  エネルギー損失 ,  電池 ,  風速 ,  *エネルギー ,  電力 ,  *ニューラルネットワーク ,  *風力発電 ,  *風車 ,  充電 ,  *風力 ,  *センサネットワーク
準シソーラス用語： *ワイヤレス ,  *無線センサネットワーク ,  最適値 ,  再充電 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 無線再充電センサ ,  無線センサネットワーク ,  人工ニューラルネットワーク(ANN) ,  調和探索プロセス ,  風車

分類 (2件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： 人工ニューラルネットワーク ,  風車 ,  無線センサネットワーク ,  エネルギー効率 ,  風力発電 ,  解析