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J-GLOBAL ID：201702260311779686   整理番号：17A1263545

日本の建築物内の電力消費予測のためのサポートベクトル回帰【Powered by NICT】

Support Vector Regression for Electricity Consumption Prediction in a Building in Japan

著者 (3件)： Magoules Frederic ,  Piliougine Michel ,  Elizondo David
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CSE/EUC  ページ： 189-196  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： 本研究では,建物のエネルギー消費を予測するためのサポートベクトルマシンを適用する方法を研究した。通常,サポートベクトル回帰は逐次最小最適化アルゴリズムを用いて実装した。本研究では,アルゴリズムの代替版は,実行時間を短縮するために使用されている。いくつかの実験を1年間測定したデータを考慮して行った。気象条件を独立変数として使用し,電力の消費量を予測するためのパラメータとして考慮した。モデルは,データセットの最初の六カ月を用いて訓練されているが,次の三か月を用いて検証し,測定の最後の三か月を考慮して試験した。得られた結果から,モデルの良好な性能が観測された。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： アルゴリズム ,  *日本 ,  *電力 ,  エネルギー消費 ,  *電力消費 ,  サポートベクトルマシン ,  気象条件 ,  *予測
準シソーラス用語： 消費量 ,  独立変数 ,  実行時間 ,  最適アルゴリズム ,  *サポートベクトル回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 日本 ,  建築物内 ,  電力消費 ,  予測 ,  サポートベクトル回帰