論文の概要: Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System and a Multilayer Perceptron Model Trained with Grey Wolf Optimizer for Predicting Solar Diffuse Fraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.08275v1
• Date: Sun, 13 Sep 2020 19:32:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-19 03:24:23.030318
• Title: Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System and a Multilayer Perceptron Model Trained with Grey Wolf Optimizer for Predicting Solar Diffuse Fraction
• Title（参考訳）: 適応型ニューロファジー推論システムとgrey wolfオプティマイザを用いた多層パーセプトロンモデルによる太陽拡散率の予測
• Authors: Randall Claywell, Laszlo Nadai, Felde Imre, Amir Mosavi
• Abstract要約: 太陽拡散率 (Diffuse Ratio) と呼ばれる太陽拡散率 (DF) の正確な予測は、太陽エネルギー研究において重要なトピックである。 3つの堅牢な機械学習(ML)モデルについて,スペインのアルメリアの時間単位の大規模なデータセット(ほぼ8年)を用いて検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The accurate prediction of the solar Diffuse Fraction (DF), sometimes called the Diffuse Ratio, is an important topic for solar energy research. In the present study, the current state of Diffuse Irradiance research is discussed and then three robust, Machine Learning (ML) models, are examined using a large dataset (almost 8 years) of hourly readings from Almeria, Spain. The ML models used herein, are a hybrid Adaptive Network-based Fuzzy Inference System (ANFIS), a single Multi-Layer Perceptron (MLP) and a hybrid Multi-Layer Perceptron-Grey Wolf Optimizer (MLP-GWO). These models were evaluated for their predictive precision, using various Solar and Diffuse Fraction (DF) irradiance data, from Spain. The results were then evaluated using two frequently used evaluation criteria, the Mean Absolute Error (MAE) and the Root Mean Square Error (RMSE). The results showed that the MLP-GWO model, followed by the ANFIS model, provided a higher performance, in both the training and the testing procedures.
• Abstract（参考訳）: 太陽拡散率(Diffuse Ratio)と呼ばれる太陽拡散率(DF)の正確な予測は、太陽エネルギー研究において重要なトピックである。 本研究では,Diffuse Irradiance Researchの現状を考察し,スペイン・アルメリアの3つの頑健な機械学習(ML)モデルについて,時間単位の大規模なデータセット(ほぼ8年)を用いて検討した。 ここで使用されるMLモデルは、Adaptive Network-based Fuzzy Inference System (ANFIS)、Multi-Layer Perceptron (MLP)、Multi-Layer Perceptron-Grey Wolf Optimizer (MLP-GWO)である。 これらのモデルは、スペインからの様々な太陽および拡散分率(df)データを用いて予測精度を評価した。 その結果, 平均絶対誤差 (MAE) とルート平均角誤差 (RMSE) の2つの評価基準を用いて評価した。 その結果,MLP-GWOモデル,およびANFISモデルが,トレーニングおよびテスト手順の両方において高い性能を示した。

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