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J-GLOBAL ID：201002272485936435   整理番号：10A1338638

配電ユニットの改良型性能評価のための統合ANN-k-meansアルゴリズム

An integrated ANN-K-Means algorithm for improved performance assessment of electricity distribution units

著者 (5件)： AZADEH Ali (Univ. Tehran, IRN) ,  SABERI Morteza (Univ. Tafresh, Tafresh, IRN) ,  SABERI Morteza (Curtin Univ. Technol., Perth, AUS) ,  ANVARI Mona (Iran Univ. Sci. and Technol., IRN) ,  MOGHADDAM M (Univ. Tehran, IRN)
資料名： Journal of Scientific & Industrial Research  (Journal of Scientific & Industrial Research)
巻： 69  号： 9  ページ： 672-679  発行年： 2010年09月 
JST資料番号： C0352A  ISSN： 0022-4456  CODEN： JSIRAC  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： インド (IND)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 効率境界解析(EFA)は企業の性能を評価する重要な方式である。効率性の特徴を抽出するための,異なる方式(パラメトリックと非パラメトリック)による多くの方法論が報告されている。すべての方法論において,最も効率的な意思決定ユニットサンプルによって境界が定義され,境界方式は数学的に信頼性の高い解析ツールとされる。電力再構築・改革において,配電の性能評価と見積効率スコアはレギュレータにとっての重大問題である。配電ユニットの効率スコア計測のための,統合ANN(人工ニューラルネットワーク)-k-meansアルゴリズムに基づく非パラメトリックEFA方式を提案した。従来方式による結果と等級づけに対する優越性を示した。提案アルゴリズムは統計tテストを通じて,DEA(Data Envelopment Analysis)の観点から理想的効率により近い効率スコア値を見積った。入出力観測データセットに基づいて,確率境界の関数構造に関する明示的前提を要求せずに,確率境界を発見した。

シソーラス用語： *クラスタ分析 ,  平均法 ,  *配電 ,  *性能評価 ,  特徴抽出 ,  企業経営 ,  ニューラルネットワーク ,  決定問題 ,  等級づけ ,  *人工知能推論 ,  均一性 ,  確率モデル
準シソーラス用語： k-means法 ,  パラメトリック法 ,  人工ニューラルネットワーク

分類 (2件)： 配電(事業者側)  (NB05040R) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E)

タイトルに関連する用語 (4件)： 配電 ,  性能評価 ,  統合 ,  k-meansアルゴリズム