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J-GLOBAL ID：201702233481713919   整理番号：17A0058293

部分最小二乗,サポートベクトルマシンと繁栄指数法に基づく地域経済成長予測【Powered by NICT】

Regional economic growth forecasting based on partial least square, support vector machine and prosperity index method

著者 (4件)： Hu Zhiguang (Department of Enterprise Management, Guangdong Power Grid Corporation, Guangzhou, 510000, China) ,  Yang Jingjing (Department of Enterprise Management, Guangdong Power Grid Corporation, Guangzhou, 510000, China) ,  Wang Shuaiwei (College of Control Science and Engineering, Zhejiang University, Hangzhou, 310058, China) ,  Zhong Zhiguang (College of Science and Technology Ningbo University, Ningbo, 315211, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： YAC  ページ： 454-458  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： 電気産業は国家経済市場でますます重要な役割を果たしている。結果として,経済状態は非常に密接な関係と電気産業と大きな相関を示した。正確な資源展開の情報技術と要求の発展に伴い,経済動向予測は学際的研究の焦点となっている。Tradditionally,GPD時系列方法論は,将来の経済状態,不正確で信頼できないことが証明されているを解析することを試みた。本論文では,電気産業の展望からこの問題に取り組むことを目的としている,したがって相対的に,より効率的で信頼できる解決策を提案した。この目標を達成するために,PLS,ARIMAとSVM(サポートベクトルマシン)を含む本アルゴリズムで採用されている種々の統計とデータマイニング法。このアルゴリズムに基づいて,新しい電力繁栄指数は電気運転寸法と他の補助的経済的変数を組み合わせて地域経済性能を評価するために提案した。最終的に,中国南部の電気事業のデータに関する事例研究を行った。結果は電力繁栄指数の予測可能性と提案した方法の有効性を示した。提案した方式は,電力企業のための将来の投資と建設へのしっかりとした指示を与えることができる。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： 事例研究 ,  電力 ,  *地域経済 ,  予測可能性 ,  中国南部 ,  経済状態 ,  アルゴリズム ,  *部分最小二乗法 ,  電気供給業 ,  情報技術 ,  データマイニング ,  *サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： ARIMAモデル ,  学際的研究 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 部分最小二乗 ,  サポートベクトルマシン ,  指数 ,  地域 ,  経済成長 ,  予測