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J-GLOBAL ID：201702266350978052   整理番号：17A1395432

SVM(サポートベクトルマシン)に基づく電力消費者の信用リスクの早期警報に関する研究【Powered by NICT】

Research on early warning of electric power customers’ credit risk based on SVM

著者 (5件)： Wang Zhongfeng (Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Shenyang 110016, China) ,  Yu Haifei (College Of Business Administration, Northeastern University, Shenyang, 110169, China) ,  Hu Bo (State Grid Liaoning Electric Power Co. Ltd. Huludao Power Supply Company, Huludao, 125000, China) ,  Zhang Tao (State Grid Liaoning Electric Power Co. Ltd. Anshan Power Supply Company, Anshan, 114014, China) ,  Lv Bo (College Of Business Administration, Northeastern University, Shenyang, 110169, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCC  ページ： 10209-10213  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： 電力取引を障害電力市場における偽装現象を目指して,電力市場における電力ユーザの信用リスクの早期警戒問題を研究した。問題を解決するために,SVM(サポートベクトルマシン)に基づく早期警報モデルを目的とした。最初の評価基準システムと等級づけ標準が詳細に議論した。SVMに基づく早期警報モデルを構築し,パラメータの最適化を解析した。最後に遼寧省電力(株)のデータ,2013年から2016年までの電力顧客の信用リスクの早期加温モデルを検証し,シミュレートするためのサンプルデータとして選んだ。結果は,提案した方法の有効性を示した。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： 最適化 ,  *警報 ,  *電力 ,  *サポートベクトルマシン ,  評価基準 ,  *電力消費 ,  電力市場 ,  等級づけ
準シソーラス用語： 加温 ,  電力取引 ,  *信用リスク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： SVM ,  サポートベクトルマシン ,  電力消費 ,  信用リスク ,  早期 ,  警報 ,  研究