論文の概要: Integration of neural network and fuzzy logic decision making compared
with bilayered neural network in the simulation of daily dew point
temperature
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.12256v1
- Date: Wed, 23 Feb 2022 14:25:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-26 09:59:45.077744
- Title: Integration of neural network and fuzzy logic decision making compared
with bilayered neural network in the simulation of daily dew point
temperature
- Title（参考訳）: 日露点温度シミュレーションにおけるニューラルネットワークと二層ニューラルネットワークとの比較によるファジィ論理決定の統合
- Authors: Guodao Zhang, Shahab S. Band, Sina Ardabili, Kwok-Wing Chau, Amir
Mosavi
- Abstract要約: ドウ点温度(DPT)は、データ駆動方式を用いてシミュレートされる。
アーキテクチャのトレーニングには、様々な入力パターン、すなわち、T min、T max、T が使用される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8808021343665321
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this research, dew point temperature (DPT) is simulated using the
data-driven approach. Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) is utilized
as a data-driven technique to forecast this parameter at Tabriz in East
Azerbaijan. Various input patterns, namely T min, T max, and T mean, are
utilized for training the architecture whilst DPT is the model's output. The
findings indicate that, in general, ANFIS method is capable of identifying data
patterns with a high degree of accuracy. However, the approach demonstrates
that processing time and computer resources may substantially increase by
adding additional functions. Based on the results, the number of iterations and
computing resources might change dramatically if new functionalities are
included. As a result, tuning parameters have to be optimized inside the method
framework. The findings demonstrate a high agreement between results by the
data-driven technique (machine learning method) and the observed data. Using
this prediction toolkit, DPT can be adequately forecasted solely based on the
temperature distribution of Tabriz. This kind of modeling is extremely
promising for predicting DPT at various sites. Besides, this study thoroughly
compares the Bilayered Neural Network (BNN) and ANFIS models on various scales.
Whilst the ANFIS model is extremely stable for almost all numbers of membership
functions, the BNN model is highly sensitive to this scale factor to predict
DPT.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,データ駆動方式を用いて露点温度(DPT)をシミュレーションする。
Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) は、アゼルバイジャン東部のタブリズでこのパラメータを予測するデータ駆動手法として利用されている。
様々な入力パターン、すなわちT min、T max、Tはアーキテクチャのトレーニングに使用され、DPTはモデルの出力である。
以上の結果から, anfis法は一般に高い精度でデータパターンを識別できることが示唆された。
しかし、このアプローチは、処理時間とコンピュータリソースが追加機能を追加することで大幅に増加することを示している。
結果に基づいて、新たな機能を含めれば、イテレーションやコンピューティングリソースの数が劇的に変化する可能性がある。
その結果、チューニングパラメータはメソッドフレームワーク内で最適化されなければなりません。
その結果,データ駆動手法(機械学習法)と観測データとの間には高い一致が認められた。
この予測ツールキットを用いて、DPTはTabrizの温度分布のみに基づいて適切に予測できる。
この種のモデリングは様々な場所でDPTを予測するために非常に有望である。
さらに,BNN(Bilayered Neural Network)モデルとANFISモデルを様々なスケールで徹底的に比較した。
ANFISモデルは、ほとんど全てのメンバーシップ関数に対して非常に安定であるが、BNNモデルは、DPTを予測するためにこのスケールファクターに非常に敏感である。
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