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J-GLOBAL ID：201702263975893517   整理番号：17A0343538

類似サンプルとPCAに基づく光起電力出力予測【JST・京大機械翻訳】

PREDICTION OF OUTPUT POWER OF PHOTOVOLTAIC BASED ON SIMILAR SAMPLES AND PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS

著者 (4件)： Liao Weiqiang (College of Mechanical Engineering and Automation, Huaqiao University, Fujian Province Key Laboratory of Naval Architecture and Marine Engineering) ,  Zhang Rencheng (College of Mechanical Engineering and Automation, Huaqiao University) ,  Yu Wanneng (School of Manne Engineering,Jimei University, Fujian Province Key Laboratory of Naval Architecture and Marine Engineering) ,  Wang Guoling (School of Manne Engineering,Jimei University, Fujian Province Key Laboratory of Naval Architecture and Marine Engineering)
資料名： Taiyangneng Xuebao  (Taiyangneng Xuebao)
巻： 37  号： 9  ページ： 2377-2385  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0629A  ISSN： 0254-0096  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 光起電力出力予測の問題を解決するために,類似サンプルとPCAを結合した光起電力出力予測モデルを提案した。太陽光発電システムの歴史的発電量データと気象データの相関分析を通して,放射照度の時間周期性と近接性類似性の特性に従って,参考サンプルを選択し,予測日と参照放射照度の間のユークリッド距離を得て,類似サンプルを決定した。PCAを用いて,主成分をニューラルネットワークの入力として抽出し,ネットワーク構造を単純化した。シミュレーション結果により,類似サンプルアルゴリズムは,異なる天気タイプの光起電力を予測することができ,そして,PCAに基づくニューラルネットワークモデルは,予測精度および汎化性能を,さらに改善することができた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *光起電力 ,  汎化 ,  ニューラルネットワーク ,  気象データ ,  類似性 ,  ネットワーク構造 ,  簡素化 ,  放射照度
準シソーラス用語： 予測精度 ,  神経回路網モデル ,  Euclid距離 ,  相関分析 ,  発電量 ,  太陽光発電システム ,  *出力予測 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： photovoltaic power ,  similar samples ,  PCA ,  prediction

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 類似 ,  サンプル ,  PCA ,  光起電力 ,  出力予測