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J-GLOBAL ID：202002211288699980   整理番号：20A2347378

動径基底関数ネットワークを用いた毎日のピーク電力負荷予測に関する研究【JST・京大機械翻訳】

A Study on Daily Peak Electric Load Forecasting Using Radial Basis Function Netwrok

著者 (4件)： Kim Kyuhan (Pusan National University,Dept. Electrical and Computer Engineering,Busan,Korea) ,  Lee Heungseok (Pusan National University,Dept. Electrical and Computer Engineering,Busan,Korea) ,  Kim Junghwan (Pusan National University,Dept. Electrical and Computer Engineering,Busan,Korea) ,  Ho Park June (Pusan National University,Dept. Electrical and Computer Engineering,Busan,Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： APAP  ページ： 1074-1078  発行年： 2019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： 電気負荷予測は,負荷の変動が1時間または1日に起こるので,挑戦的な問題である。これらの変動は気象条件,週の日,日日,季節因子,社会活動,および社会的経済因子のような多くの変数に依存する。本論文では,韓国における毎日のピーク負荷予測のための効率的な手法であるRBFニューラルネットワークに基づく負荷予測法を提案した。韓国の2014~2016データセットを用いて,提案した方法を評価し,検証した。得られた結果をフィードフォワードネットワークと比較した。研究は,提案した方式が毎日のピーク電気負荷を効果的に予測するために適用できることを示した。Copyright 2020 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： ピーク負荷 ,  *負荷予測 ,  大韓民国 ,  気象条件 ,  動径基底関数ネットワーク
準シソーラス用語： フィードフォワードニューラルネットワーク ,  *ピーク電力 ,  動径基底関数ニューラルネットワーク ,  電気負荷 , 【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)： 動径基底関数ネットワーク ,  ピーク電力 ,  負荷予測 ,  研究