文献

J-GLOBAL ID：201702290464938451   整理番号：17A1399629

風力発電予測のためのファジィ変換と局所学習の結合【Powered by NICT】

Joining fuzzy transform and local learning for wind power forecasting

著者 (3件)： Loia Vincenzo (DISA-MIS, University of Salerno) ,  Tomasiello Stefania (CORISA, University of Salerno, Fisciano (SA), Italy) ,  Vaccaro Alfredo (DING, University of Sannio, Benevento, Italy)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IFSA-SCIS  ページ： 1-6  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： 本論文では,風力発電予測の問題のための計算スキームを提案した。この様なスキームは,ファジィ変換による局所加重回帰モデルを組み合わせたものである。後者は学習問題の濃度を低減し,より効率的なアルゴリズムになる方法を提供した。数値例により,提案手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： *曖昧さ ,  アルゴリズム ,  *学習 ,  *風力発電 ,  回帰モデル ,  *予測
準シソーラス用語： 加重 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  風力発電  (NB03120Q) ,  数値計算  (JE02000J) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 風力発電 ,  予測 ,  ファジィ ,  学習