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J-GLOBAL ID：201802219655476414   整理番号：18A1897149

Hadoopに基づくSVRの電力負荷予測【JST・京大機械翻訳】

The Power Load Forecasting of SVR Based on Hadoop

著者 (3件)： Zhang Zhiyu ,  Wang Xujie (Xi’an University of Technology, Xi’an, 710000, China) ,  Ji Yuanyuan (Xi’an University of Technology, Xi’an, 710000, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： CCC  ページ： 4484-4488  発行年： 2018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： 電力利用者データの連続的増加により,電力部門における負荷予測に対する高い要求を提唱した。しかしながら,従来の予測方法は,タイムリーで正確にユーザの需要を反映することができない。本論文では,Hadoopにおける並列サポートベクトル回帰アルゴリズムの応用を提案した。このアルゴリズムは,SVRの一様な設計に基づく最適パラメータを見出し,Hadoopプラットフォーム上で分散コンピューティングを行うことである。実際の電力負荷データセットをプラットフォームにおいてシミュレーションして,このアルゴリズムを証明した。実験は,Hadoopにおける分散UD-SVRが従来のSVRと比較して高い精度を有するだけでなく,トレーニングの速度を大いに強化することを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測技法 ,  *電力 ,  *予測 ,  *負荷予測 ,  分散処理 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 最適パラメータ ,  サポートベクトル回帰 ,  電力部門 ,  *電力負荷 ,  *Hadoop , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： Hadoop ,  SVR ,  電力負荷 ,  予測