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文献
J-GLOBAL ID：201802213828757502
整理番号：18A0797363
アンサンブル学習に基づく住宅電力消費予測のための新しいデータ駆動アプローチ【JST・京大機械翻訳】
A novel data-driven approach for residential electricity consumption prediction based on ensemble learning
Chen Kunlong
(National Active Distribution Network Technology Research Center (NANTEC), Beijing Jiaotong University, Beijing, 100044, China)
,
Chen Kunlong
(Collaborative Innovation Center of Electric Vehicles in Beijing, Beijing Jiaotong University, Beijing, 100044, China)
,
Jiang Jiuchun
(National Active Distribution Network Technology Research Center (NANTEC), Beijing Jiaotong University, Beijing, 100044, China)
,
Jiang Jiuchun
(Collaborative Innovation Center of Electric Vehicles in Beijing, Beijing Jiaotong University, Beijing, 100044, China)
,
Zheng Fangdan
(National Active Distribution Network Technology Research Center (NANTEC), Beijing Jiaotong University, Beijing, 100044, China)
,
Zheng Fangdan
(Collaborative Innovation Center of Electric Vehicles in Beijing, Beijing Jiaotong University, Beijing, 100044, China)
,
Chen Kunjin
(State Key Lab of Power Systems, Department of Electrical Engineering, Tsinghua University, Beijing, 100084, China)
資料名：
Energy
(Energy)
巻： 150 ページ： 49-60 発行年： 2018年
JST資料番号： H0631A ISSN： 0360-5442 CODEN： ENEYDS 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： イギリス (GBR) 言語： 英語 (EN)
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