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J-GLOBAL ID：201602238980391758   整理番号：16A0614923

人工ニューラルネットワークおよび適応ニューロファジィ推論システムを用いた観光島の水需要の毎日の多変量予測【Powered by NICT】

Daily multivariate forecasting of water demand in a touristic island with the use of artificial neural network and adaptive neuro-fuzzy inference system

著者 (5件)： Kofinas D. (Information Technologies Institute, CERTH, 6th km Charilaou-Thermi Rd., Thermi 57001, Greece) ,  Papageorgiou E. (Department of Computer Engineering, Technological Educational Institute of Central Greece, Lamia 35100, Greece) ,  Laspidou C. (Department of Civil Engineering, University of Thessaly, Pedion Areos, Volos 38334, Greece) ,  Mellios N. (Department of Civil Engineering, University of Thessaly, Pedion Areos, Volos 38334, Greece) ,  Kokkinos K. (Information Technologies Institute, CERTH, 6th km Charilaou-Thermi Rd., Thermi 57001, Greece)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CySWater  ページ： 37-42  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 水需要予測は,インテリジェントインターネットと水管理の通信技術に基づく方法論の必須要素として出現した。そのような方法論を実行するために予測の増加した時間分解能の必要性は,各事例研究における水需要の特別な運転者を考慮する新しいより特殊化した予測アプローチのための利害関係者を駆動する長いことである。水需要気象,社会経済的および他の変数の複雑な関係を調べるときの最新技術は,一般的に遭遇非線形性問題を克服する能力を持っている。本論文では,気象変数,観光と漏れに基づく地中海観光リゾート毎日の水需要を予測するための二つの方法,人工ニューラルネットワークと適応ニューロファジィ推論システムを提案した。両モデルは適切な応答を有していると思われる,ANFISは冬非観光水需要プロファイルをよりスムーズにできる。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 需要予測 ,  事例研究 ,  *観光 ,  非線形性 ,  水管理 ,  *水需要 ,  通信技術 ,  *ニューラルネットワーク ,  冬 ,  気象 ,  時間分解能 ,  *ファジィニューラルネットワーク ,  社会経済 ,  ステークホルダ
準シソーラス用語： 気象変数 ,  利害関係者 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (8件)： 人工ニューラルネットワーク ,  適応 ,  ニューロファジィ ,  推論 ,  観光 ,  水需要 ,  多変量 ,  予測