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J-GLOBAL ID：201702263884555760   整理番号：17A0698545

短期負荷予測のためのスイッチング遅延PSO(粒子群最適化)最適化された極端学習機械【Powered by NICT】

A switching delayed PSO optimized extreme learning machine for short-term load forecasting

著者 (6件)： Zeng Nianyin (Department of Instrumental and Electrical Engineering, Xiamen University, Fujian 361005, China) ,  Zhang Hong (Department of Instrumental and Electrical Engineering, Xiamen University, Fujian 361005, China) ,  Liu Weibo (Department of Computer Science, Brunel University London, Uxbridge, Middlesex UB8 3PH, United Kingdom) ,  Liang Jinling (School of Mathematics, Southeast University, Nanjing 210096, China) ,  Liang Jinling (Communication Systems and Networks (CSN) Research Group, Faculty of Engineering, King Abdulaziz University, Jeddah 21589, Saudi Arabia) ,  Alsaadi Fuad E. (Communication Systems and Networks (CSN) Research Group, Faculty of Engineering, King Abdulaziz University, Jeddah 21589, Saudi Arabia)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 240  ページ： 175-182  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： 本論文では,極端学習機械(ELM)を組み合わせた新しいスイッチング遅延PSO(SDPSO)アルゴリズムを用いたハイブリッド学習アプローチは,短期負荷予測(STLF)の問題に対して提案した。特に,ELMの入力重みとバイアスは新しく開発したSDPSOアルゴリズムにより最適化し,局所的に最良の粒子と大域最良粒子の遅延情報を利用して粒子の速度を更新した。tanh関数に対する包括的な方法で提案したSDPSO ELMを試験することにより,このアプローチは優れた汎化性能を獲得し,また不必要な隠れノードと過剰訓練問題を添加避けることができる。さらに,他の最新のELMよりも優れた性能を示した。最後に,提案したSDPSO ELMアルゴリズムは電力系統のSTLFに適用することに成功した。実験結果は,提案した学習アルゴリズムはニューラルネットワーク(RBFNN)アルゴリズム動径基底関数と比較してより良い予測結果が得られることを示した。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： *予測 ,  学習アルゴリズム ,  バイアス ,  *負荷予測 ,  ニューラルネットワーク ,  汎化 ,  *スイッチング ,  動径基底関数 ,  アルゴリズム ,  電力系統 ,  *最適化
準シソーラス用語： ハイブリッド学習 ,  *極度学習機械 ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 短期負荷予測 ,  極端学習機械 ,  遅延粒子群最適化(SDPSO)のスイッチング ,  ニューラルネットワーク ,  時間遅れ

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (8件)： 短期 ,  負荷予測 ,  スイッチング ,  遅延 ,  PSO ,  粒子群最適化 ,  最適化 ,  極端学習機械