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J-GLOBAL ID：201302243029548506   整理番号：13A0153768

サポートベクトルマシンを用いた短期太陽光発電の予測

Short-term solar power prediction using a support vector machine

著者 (2件)： ZENG Jianwu (Dep. of Electrical Engineering, Univ. of Nebraska-Lincoln, Lincoln, NE 68588-0511, USA) ,  QIAO Wei (Dep. of Electrical Engineering, Univ. of Nebraska-Lincoln, Lincoln, NE 68588-0511, USA)
資料名： Renewable Energy  (Renewable Energy)
巻： 52  ページ： 118-127  発行年： 2013年04月 
JST資料番号： A0124C  ISSN： 0960-1481  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)

抄録/ポイント： 短期太陽光発電を予測するための最小二乗サポートベクトルマシン(SVM)モデルを提唱した。米国立太陽放射データベース(NSRDB)のデータを用いて計算機シミュレーションによりモデルを検証した。モデルは基準の自己回帰モデルを大きく凌駕するだけでなく,動径基底関数ニューラルネットワークに基づくモデルよりも予測確度が優れていることを示した。データ規格化に対して,シグモイド関数よりも透過率の方が優位であることを立証した。また,さらなる気象変数(特に,スカイカバー)の利用は短期太陽光発電の予測確度を高める。Copyright 2013 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *サポートベクトルマシン ,  *太陽光発電 ,  計算機シミュレーション ,  自己回帰モデル ,  動径基底関数ネットワーク ,  標準化

分類 (1件)： 太陽光発電  (NB03090G)

タイトルに関連する用語 (4件)： サポートベクトルマシン ,  短期 ,  太陽光発電 ,  予測