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J-GLOBAL ID：201602276861788826   整理番号：16A0974779

確率的グラフィカルモデルはハイブリッド計算プラットフォーム上の住宅エネルギー行動解析【Powered by NICT】

Probabilistic graphical model based residential energy behavioral analysis on hybrid computing platform

著者 (5件)： Dai Jiangpeng (Institute of Computing Technology and Applications, Global Energy Interconnection Research Institute) ,  Chai Bo (Institute of Computing Technology and Applications, Global Energy Interconnection Research Institute) ,  Qiu Hongbin (Institute of Computing Technology and Applications, Global Energy Interconnection Research Institute) ,  Zhang Bo (Institute of Computing Technology and Applications, Global Energy Interconnection Research Institute) ,  Jiang Wei (Department of Electrical Engineering, Southeast University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CICED  ページ： 1-4  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 正確な顧客エネルギー行動はスマートメータにより得られた大量のデータから解析することができる。実際に,理想的な分析システムは二種類のデータ需要を満たすべきである:低精度で迅速かつ高精度で遅かった。本論文では,大量のリアルタイムデータを処理するハイブリッドコンピューティングプラットフォームは顧客のエネルギー行動を解析するために提案した。プラットフォームの構造と機能を紹介した。グラフィカルモデルに基づく電力消費特性解析アルゴリズムを提案した。ハイブリッド計算プラットホーム上で提案アルゴリズムの実装を紹介した。エネルギー使用データを用いて,常在エネルギー消費モデルの四つの特性は,クラスタ化している。実験結果は,提案したアルゴリズムが質量データクラスタリング解析の効率を改善することができ,またモデルの実現可能性を証明することを示した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  エネルギー消費 ,  電力消費 ,  クラスタ化 ,  高精度 ,  改変
準シソーラス用語： データクラスタリング ,  解析アルゴリズム ,  *信念ネットワーク ,  スマートメータ ,  *行動解析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 確率的グラフィカルモデル ,  計算 ,  プラットフォーム ,  住宅 ,  エネルギー ,  行動解析