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J-GLOBAL ID：201202234047080434   整理番号：12A0580798

高速応答PMUベースのカタストロフ予測のためのデータマイニングモデルの精度対透明度のトレードオフについて

On the Accuracy Versus Transparency Trade-Off of Data-Mining Models for Fast-Response PMU-Based Catastrophe Predictors

著者 (3件)： KAMWA Innocent (Hydro-Quebec, QC, CAN) ,  SAMANTARAY S. R. (Indian Inst. Technol. Bhubaneswar, Orissa, IND) ,  JOOS Geza (McGill Univ., Quebec, CAN)
資料名： IEEE Transactions on Smart Grid  (IEEE Transactions on Smart Grid)
巻： 3  号： 1  ページ： 152-161  発行年： 2012年03月 
JST資料番号： W2294A  ISSN： 1949-3053  CODEN： ITSGBQ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 電力系統における妨害カタストロフの高速予測のための,ニューラルネットワーク,サポートベクターマシンそしてランダムフォレスト(RF)の3つのブラックボックスと決定木(DT),ファジーDTそしてファジーID3の3つの透明モデルの相対評価を実行した。実際のHydro-Quebecシステム(90%)と一般的なテストシステム(10%)の3つの組み合わせで構成した大容量データベースに関して予測を格付けした。精度,信頼性そしてセキュリティに関して予測性能を測定して,RFベースの予測が信頼性基準に適合した。2つのファジー論理ベースのモデルは,精度が低かったが,ノイズに対する弾力性を示した。異なるデータマイニングモデルに基づいて開発した予測の検討後に,ブラックボックス解から解明できる解に切り替わることを結論づけた。

シソーラス用語： カタストロフィー理論 ,  予測 ,  データマイニング ,  *精度 ,  *透明度 ,  *トレードオフ ,  電力系統 ,  ニューラルネットワーク ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： フェーザ計測ユニット ,  *高速応答

分類 (2件)： システム同定  (IA02040O) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (6件)： 高速応答 ,  PMU ,  カタストロフ ,  予測 ,  透明度 ,  トレードオフ