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J-GLOBAL ID：201702222364908595   整理番号：17A0369058

減少ステップミバエ最適化アルゴリズムを用いた一般化回帰ニューラルネットワークに基づく短期電力負荷予測モデル【Powered by NICT】

A short-term power load forecasting model based on the generalized regression neural network with decreasing step fruit fly optimization algorithm

著者 (7件)： Hu Rui (School of Automation, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, PR China) ,  Hu Rui (Key Laboratory of Image Processing and Intelligent Control of Education Ministry of China, Wuhan, PR China) ,  Wen Shiping (School of Automation, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, PR China) ,  Wen Shiping (Key Laboratory of Image Processing and Intelligent Control of Education Ministry of China, Wuhan, PR China) ,  Zeng Zhigang (School of Automation, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, PR China) ,  Zeng Zhigang (Key Laboratory of Image Processing and Intelligent Control of Education Ministry of China, Wuhan, PR China) ,  Huang Tingwen (Texas A & M University at Qatar, Doha 5825, Qatar)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 221  ページ： 24-31  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 短期電力負荷予測は電力系統のセキュリティにおいて重要な役割を果たす。過去数年間において,短期負荷予測(STLF)のための人工ニューラルネットワーク(ANN)の適用は,研究ホットスポットになっている。一般化回帰ニューラルネットワーク(GRNN)は非線形問題を解くのに適していることが証明されている。また歴史的負荷曲線によれば,STLFは非線形問題であることを知ることができる。GRNNをSTLFのために使用した。しかし,広がりパラメータσの値はGRNNの性能を決定する。減少ステップサイズ(SFOA)によるショウジョウバエ最適化アルゴリズムは,適切な拡がりパラメータσを選択するために紹介した。気象因子と短期負荷の周期性と組み合わせて,段階FOAの減少と共にGRNNに基づく効果的なSTLFモデルを提案した。提案SFOA GRNNモデルの性能は予測誤差に基づいて,他のANNと比較した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： ショウジョウバエ ,  セキュリティ ,  非線形問題 ,  気象要素 ,  *負荷予測 ,  負荷曲線 ,  *ニューラルネットワーク ,  電力系統 ,  予測誤差 ,  ホットスポット
準シソーラス用語： 周期性 ,  ステップサイズ ,  *短期電力負荷予測 ,  *一般回帰ニューラルネットワーク ,  *最適アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 短期電力負荷予測 ,  一般化回帰ニューラルネットワーク ,  果実は飛行最適化アルゴリズム ,  ステップサイズの減少

分類 (1件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： 最適化アルゴリズム ,  一般化回帰ニューラルネットワーク ,  短期電力負荷予測 ,  モデル