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J-GLOBAL ID：201702222133776996   整理番号：17A0457717

太陽光発電予測のためのニューラルネットワークと回帰に基づくモデル生成のためのデータ解析【Powered by NICT】

Data Analysis to Generate Models Based on Neural Network and Regression for Solar Power Generation Forecasting

著者 (5件)： Verma Tushar ,  Tiwana A. P. S. ,  Reddy C. C. ,  Arora Vikas ,  Devanand P.
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ISMS  ページ： 97-100  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： 太陽プラントによる予測太陽発電する方法を示した。太陽発電は太陽といくつかの外因性だけでなく内因性因子の相対的位置に依存する。雲量,気温,風速,降雨量,湿度などの外因性因子が発生予測のための提案した技術のための入力としての太陽パネルの分解のような固有のものを用いた。予測モデルを作成するための過去1年間(2014年1月-2014年12月)のデータに多重線形回帰,対数回帰,多項式回帰と人工ニューラルネットワーク法を用いた。これらの予測モデルは,太陽光発電を予測するそれらの精度に基づいて比較した。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： *太陽 ,  予測モデル ,  気温 ,  *ニューラルネットワーク ,  風速 ,  *モデリング ,  対数 ,  降雨量 ,  *データ解析 ,  パネル ,  雲量 ,  *太陽光発電 ,  湿度
準シソーラス用語： 多重線形回帰 ,  発生予測 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (9件)： 医療用機器装置  (GA05020L) ,  脳・神経系モデル  (EL02050C) ,  梁,桁  (HD03020H) ,  天気予報  (DC05020O) ,  システム最適化手法  (IA02050Z) ,  太陽光発電  (NB03090G) ,  研究開発  (SA01040R) ,  紡績一般  (YM04010V) ,  計算理論  (JB02000A)

タイトルに関連する用語 (5件)： 太陽光発電 ,  予測 ,  ニューラルネットワーク ,  モデル生成 ,  データ解析