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J-GLOBAL ID：201802222640345427   整理番号：18A0442924

需要側管理のための次元縮小技術の性能解析【Powered by NICT】

Performance analysis of dimensionality reduction techniques for demand side management

著者 (3件)： Aleshinloye Ahmed (Electronic System Engineering, University of Regina, Regina, Saskatchewan S4S 0A2) ,  Bais Abdul (Electronic System Engineering, University of Regina, Regina, Saskatchewan S4S 0A2) ,  Al-Anbagi Irfan (Electronic System Engineering, University of Regina, Regina, Saskatchewan S4S 0A2)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EPEC  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： 電気グリッドの進歩は設置されたセンサから得られたデータの驚異的な成長をもたらした。スマートメータは消費者の電気エネルギー消費を測定し,測定データを利用し,価格情報を受けている。これは有用性とエンドユーザ間の二方向通信を必要とする。配備されたスマートメータの数の増加により,公益事業は巨大な量のデータを取扱いの困難性に直面している,ビッグデータと呼ばれるであろう。実行可能であることが大規模データの解析のために,我々は生測定から重要な低次元特徴を抽出する必要がある。本論文では,スマートグリッド応用のためのスマートメータデータの次元縮小を解析した。低次元の線形部分空間へのスマートメータデータを,ランダム射影と主成分分析,二次元縮小手法の性能を比較した。オリジナルデータと縮小次元におけるデータ試料の対間のユークリッド距離を計算し,相対誤差の平均値と標準偏差を得た。さらに,元のデータを用いて,次元縮小を適用した後に,ユーザをクラスタ化した。,データ点間の距離と与えられたクラスタにおける重心,二乗誤差(SSE)の和を用いて,二手法のクラスタリング性能を比較することである。Copyright 2018 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： *次元縮小 ,  センサ ,  クラスタ ,  電力消費 ,  クラスタ化 ,  *デマンドサイドマネジメント ,  消費者 ,  *性能分析 ,  主成分分析 ,  射影 ,  スマートグリッド
準シソーラス用語： Euclid距離 ,  低次元 ,  ビッグデータ ,  スマートメータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電力の計測法・機器  (AD07050J)

タイトルに関連する用語 (3件)： 需要側管理 ,  次元縮小 ,  性能解析