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J-GLOBAL ID：201702225833095877   整理番号：17A0755977

予測太陽強度へのハイブリッド・ニューラル・ファジー推論システムの応用【Powered by NICT】

Application of a Hybrid Neural Fuzzy Inference System to Forecast Solar Intensity

著者 (6件)： Silva Francisco ,  Teixeira Brigida ,  Teixeira Nuno ,  Pinto Tiago ,  Praca Isabel ,  Vale Zita
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： DEXA  ページ： 161-165  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： 本論文では,太陽強度予測機構としてのハイブリッドファジィ推論システムアルゴリズム(HyFIS)の使用のための提案を提示した。ファジィ推論システム(FIS)は,さまざまな状況における回帰問題を解くために使用されている。HyFISは人工神経回路網(ANN)を用いたファジィ概念を組み合わせた特別な利点とFISに基づく方法であり,学習プロセスを最適化した。このアルゴリズムはRのファジィルールベースシステム(FRBS)パッケージに装備されたいくつかの他のFISアルゴリズムの一部である回帰問題を解くための広く使用されているANNアルゴリズムとサポートベクトルマシン(SVM)は,この研究で用いた結果の比較を可能にした。結果は,ANNおよびSVM,フロリアノポリス,ブラジルの実データ,太陽強度予測問題を解くのにこのアルゴリズムの可能性を強化するために役立つに適用した場合に比べてHyFISは高い性能を示すことが分かった。Copyright 2017 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： サポートベクトルマシン ,  最適化 ,  *予測 ,  ブラジル連邦共和国 ,  ニューラルネットワーク ,  アルゴリズム ,  *太陽 ,  曖昧さ ,  ファジィ推論 ,  改変
準シソーラス用語： ファジィルールベースシステム ,  学習過程 ,  ファジィ推論システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 予測 ,  太陽 ,  推論 ,  応用