論文の概要: Forecasting Solar Activity with Two Computational Intelligence Models (A Comparative Study)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.08350v1
• Date: Sun, 17 May 2020 19:29:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-02 05:08:33.048299
• Title: Forecasting Solar Activity with Two Computational Intelligence Models (A Comparative Study)
• Title（参考訳）: 2つの計算知モデルによる太陽活動予測(比較研究)
• Authors: M.Parsapoor, U.Bilstrup, B.Svensson
• Abstract要約: 我々は,カオスシステムの予測ツールとして,BELFIS(Brain Emotional Learning-based Fuzzy Inference System)を提案する。 BELFISの構造は、恐怖条件付けの神経構造に基づいて設計されている。 BELFISの性能は、この目的に使用される他の計算モデルと比較される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Solar activity It is vital to accurately predict solar activity, in order to decrease the plausible damage of electronic equipment in the event of a large high-intensity solar eruption. Recently, we have proposed BELFIS (Brain Emotional Learning-based Fuzzy Inference System) as a tool for the forecasting of chaotic systems. The structure of BELFIS is designed based on the neural structure of fear conditioning. The function of BELFIS is implemented by assigning adaptive networks to the components of the BELFIS structure. This paper especially focuses on performance evaluation of BELFIS as a predictor by forecasting solar cycles 16 to 24. The performance of BELFIS is compared with other computational models used for this purpose, and in particular with adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS).
• Abstract（参考訳）: 太陽活動 太陽活動の正確な予測は、高強度の太陽噴火が発生した場合、電子機器の可視的な損傷を減らすために必要不可欠である。 近年,カオスシステムの予測ツールとしてbelfis(brain emotional learning-based fuzzy inference system)が提案されている。 BELFISの構造は、恐怖条件付けの神経構造に基づいて設計されている。 BELFISの機能は、適応ネットワークをBELFIS構造の構成要素に割り当てることで実現される。 本稿では,太陽周期16～24の予測による予測器としてのBELFISの性能評価に着目する。 BELFISの性能は、この目的のために使われる他の計算モデル、特に適応型神経ファジィ推論システム(ANFIS)と比較される。

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