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J-GLOBAL ID：201802283385177699   整理番号：18A0644731

1つの適応選択サンプルの電力負荷予測方法【JST・京大機械翻訳】

An electric load forecasting method based on adaptive selection of samples

著者 (4件)： Fang Fang (国网北京市電力公司昌平供電公司,北京,102200) ,  Tian Shiming (中国電力科学研究院,北京,100192) ,  Bo Fanpeng (中国電力科学研究院,北京,100192) ,  Su Yun (国网上海市電力公司,上海,200437)
資料名： Dianzi Jishu Yingyong  (Dianzi Jishu Yingyong)
巻： 43  号： 11  ページ： 18-21,26  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2505A  ISSN： 0258-7998  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 従来の短期負荷予測において,予測モデルが適応性を欠き,予測因子が複雑でないという問題を解決するために,適応技術に基づくリッジ回帰予測モデルを提案した。リッジ回帰技術を導入することによって,多くの複雑な因子を予測することができるだけではなく,因子間の多重共線性の影響を受けない。仮想予測日を導入し,異なる重みを設定し,類似の歴史的サンプルを適応的に選択し,訓練することによって,予測誤差を予測することができた。計算例の分析により、適応技術を結合したリッジ回帰予測方法を応用すると、実際の予測誤差が著しく低下することが明らかになった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測誤差 ,  適応性 ,  *負荷予測 ,  *予測 ,  多重化 ,  予測モデル ,  *予測技法
準シソーラス用語： リッジ回帰 ,  予測因子 ,  *電力負荷 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ridge regression ,  adaptive ,  virtual prediction day ,  short-term load forecasting

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (4件)： 適応 ,  サンプル ,  電力負荷 ,  予測方法