文献

J-GLOBAL ID：201802245168214233   整理番号：18A0624445

休日期間中の電気負荷のハイブリッドサポートベクトル回帰【Powered by NICT】

Hybrid support vector regression in electric load during national holiday season

著者 (4件)： Caraka Rezzy Eko (School of Mathematical Sciences, Faculty of Science and Technology, The National University of Malaysia) ,  Bakar Sakhinah Abu (School of Mathematical Sciences, Faculty of Science and Technology, The National University of Malaysia) ,  Pardamean Bens (Bioinformatics and Data Science Research Center, Bina Nusantara University, Jakarta, Indonesia, 11480) ,  Budiarto Arif (Bioinformatics and Data Science Research Center, Bina Nusantara University, Jakarta, Indonesia, 11480)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICITech  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： 北部スマトラ,南及び中央スマトラ電力負荷の歴史的データから成るインドネシアの状態電力会社の歴史的時間データに基づく全国行楽・帰省期における電気負荷への非パラメトリック時系列アプローチを研究した。予測性能のためのベースラインが与えられた時,カーネルのパラメータを組み合わせたハイブリッドモデルと計算プラットフォームを適用した。解析の結果との比較を容易にするために,著者らはMAPEベースとR~2技法に関する結果を明らかにした。より正確な結果を得るために,著者らは改善し,調べ,また適切な統計的ツールを開発する必要がある。電気負荷予測は,インフラストラクチャ開発決定の基本的な側面であると国のエネルギー使用量を減らすことができる。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： エネルギー消費 ,  インドネシア共和国 ,  予測 ,  インフラストラクチャー ,  *休暇 ,  スマトラ ,  基準線
準シソーラス用語： ハイブリッドモデル ,  予測性能 ,  電力会社 ,  電力負荷 ,  *サポートベクトル回帰 ,  *電気負荷 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (2件)： 電気負荷 ,  サポートベクトル回帰