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J-GLOBAL ID：201702264302591310   整理番号：17A1265615

インテリジェントシティのビッグデータに基づく電力顧客セグメンテーションに関する研究【Powered by NICT】

Research on power customer segmentation based on big data of intelligent city

著者 (4件)： Li Xizhong (State Grid Yingkou Electric Power Supply Company, Yingkou, Liaoning, 115002, China) ,  Zhang Haiyang (Institute of Intelligent Systems, College of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, Liaoning, 110819, China) ,  Hu Qinghe (Institute of Intelligent Systems, College of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, Liaoning, 110819, China) ,  Huang Xiancui (Institute of Signal and Information Processing, School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, Liaoning, 110819, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCDC  ページ： 3207-3211  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： インテリジェント・シティの活発な開発により,一貫して所有情報を活性化,インクリメンタルデータを完全に利用する,様々な分野における知的応用のための統一データサービスを提供する必要がある重要な作業であった。本論文では,改善された電力顧客セグメンテーションモデル,インテリジェント・シティの基礎データと電力企業の内部データに基づく最適化アルゴリズムを用いたを提案した。モデルは元のクラスタリング距離を維持するのに基づいて顧客の変化傾向に重点を置き,クラスター化した分類の結果は,より詳細でより高度にしている。同時に,クラスタ中心の品質が改善され,クラスタリングの収束速度は,プレクラスタリングと平均クラスタリング中心線形予測を用いて改善された。シミュレーション結果は,このモデルが電力顧客のためのより良い分類方法,高い分類品質とより速い速度を提供することを示した。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： シミュレーション ,  品質 ,  *電力 ,  クラスタ化 ,  線形予測 ,  クラスタ
準シソーラス用語： 分類法 ,  収束速度 ,  最適アルゴリズム ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 経営工学一般  (KA01010C) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： ビッグデータ ,  顧客セグメンテーション ,  研究