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J-GLOBAL ID：201702225546170865   整理番号：17A1260310

ハイブリッドモデルを用いたトルコの年間電力消費量の予測【Powered by NICT】

Forecasting the annual electricity consumption of Turkey using a hybrid model

著者 (2件)： Aydogdu Gokhan (Bilgisayar Muehendisligi Boeluemue, Gazi Ueniversitesi, Ankara, Tuerkiye) ,  Yildiz Oktay (Bilgisayar Muehendisligi Boeluemue, Gazi Ueniversitesi, Ankara, Tuerkiye)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SIU  ページ： 1-4  発行年： 2017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： 本研究では,トルコの電力消費を予測するために伝統的な人工知能とハイブリッド法を実装した。伝統的方法は,多重線形回帰であり,人工知能法を人工ニューラルネットワークであるが,ハイブリッド法はこれらの二つの方法を結合した新しい方法である。研究に用いたデータは,トルコの公的機関であるトルコ送電会社,トルコ配電会社のエネルギー・天然資源省とトルコ統計研究所から提供された。性能を,平均絶対百分率誤差(MAPE),平均二乗誤差(MSE)と二乗平均平方根誤差(RMSE)を用いて評価した。提案したハイブリッドモデルの試験は,平均絶対予測誤差2.25%であった。Copyright 2017 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： 人工知能 ,  送電 ,  予測誤差 ,  配電 ,  *トルコ共和国 ,  *電力消費 ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  天然資源 ,  多重線形回帰 ,  ハイブリッド法 ,  *ハイブリッドモデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 水文学一般  (DC07010R) ,  河川調査・計画  (RC12020M)

タイトルに関連する用語 (4件)： ハイブリッドモデル ,  トルコ ,  電力消費量 ,  予測