適応共鳴理論に基づく神経回路網を用いた住宅用需要者の行動類似性【Powered by NICT】

Justo Daniela S.; Minussi Carlos R.; Lotufo Anna Diva P.

文献

J-GLOBAL ID：201702274691387073 整理番号：17A1639658

適応共鳴理論に基づく神経回路網を用いた住宅用需要者の行動類似性【Powered by NICT】

Behavioral similarity of residential customers using a neural network based on adaptive resonance theory

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資料名：
巻： 35 ページ： 483-493 発行年： 2017年
JST資料番号： W2908A ISSN： 2210-6707 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

本論文では,類似性分析による住宅電力消費習慣的行動の理解と解析を目的とした方法論,ART(適応共鳴理論)ニューラルネットワークの使用に基づく,その訓練は,教師なしモードで実行される二つのファジィARTモジュールからなるニューラルネットワークを提案した。ARTニューラルネットワークは安定であり,プラスチック,本質的に二値データの処理と組み合わせた,これらの特性は消費者が所定の要件を満足させるために容易に修飾であるかもしれないことを目的生産のための広い能力を神経系を与えた。期待した結果は,消費者の類似性に関する情報を得ることである。このようにして,いくつかの利点はより好適な速度を処理するための消費者,電力消費の改善された習慣とより良い戦略のような,特にスマートグリッドシステムの場合である。この新しい電力部門パラダイムでは,電力供給者間の自由選択のための強い消費者傾向である。この方法はまた格子点での負荷予測研究に役立ち,結果はより大きな不確実性,例えば,消費者に最も近い母線,すなわち,全負荷予測システムの文脈における不確実性は,最終消費者への大域的負荷から増加した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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人工知能 , ニューロコンピュータ

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