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J-GLOBAL ID：201802277884746538   整理番号：18A1906041

ミツバチ交配最適化により束化された新しい風力予測ベースの特徴選択とハイブリッド予測エンジン【JST・京大機械翻訳】

A Novel Wind Power Forecasting Based Feature Selection and Hybrid Forecast Engine Bundled with Honey Bee Mating Optimization

著者 (6件)： Bagheri Mehdi (Electrical and Computer Engineering Department, Nazarbayev University, Astana, 010000, Kazakhstan) ,  Nurmanova Venera (Electrical and Computer Engineering Department, Nazarbayev University, Astana, 010000, Kazakhstan) ,  Abedinia Oveis (Department of Electric Power Engineering, Budapest University of Technology and Economics, Budapest, Hungary) ,  Naderi Mohammad Salay (Electrical and Computer Engineering Department, Tehran North Branch, Islamic Azad University, Iran) ,  Naderi Mehdi Salay (Iran Grid Secure Operation Research Center, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran) ,  Ghadimi Noradin (Ardabil Branch, Islamic Azad University, Young Researchers and Elite Club, Ardabil, Iran)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： EEEIC / I&CPS Europe  ページ： 1-6  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： 本研究では,経験的モード分解(EMD),特徴選択および予測エンジンに基づく風力信号のための新しい予測手法を開発した。風力信号の高い揮発性のために,ハイブリッド予測エンジンによる複雑な予測手法を用いた。提案した予測エンジンを,訓練機構を改善し,自由パラメータを最適化するために,知的アルゴリズムと結合した。提案した予測アプローチの能力を示すために,実際のテストケースを他の戦略との比較により考察した。提案した方法の優位性を証明するために,種々の予測手法と比較した。生成した結果はこの戦略の妥当性を確認した。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： *風力 ,  アルゴリズム ,  *予測 ,  揮発性 ,  *最適化 ,  *特徴選択 ,  予測技法
準シソーラス用語： テストケース ,  経験的モード分解 ,  ミツバチ交配最適化 , 【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 (5件)： ミツバチ交配最適化 ,  束 ,  風力 ,  予測 ,  特徴選択