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J-GLOBAL ID：202102291109384417   整理番号：21A0234928

電力需要予測のためのRReliefFアルゴリズムを用いた入力特徴選択【JST・京大機械翻訳】

Input Features Selection using RReliefF Algorithm for Electricity Demand Forecasting

著者 (2件)： Selvi M Vetri (Indian Institute of Technology,Electrical Engineering Department,Delhi,India) ,  Mishra Sukumar (Indian Institute of Technology,Electrical Engineering Department,Delhi,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： STPEC  ページ： 1-6  発行年： 2020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： 電力需要予測(EDF)は,電力会社が前もって資源を組織化し,需要応答戦略をより効果的に実行することを可能にし,その結果,手頃な電力料金とより高い持続可能性を持つ顧客へのより良い不可解なサービスのようないくつかの特徴を可能にする。本論文は,EDFに必要な入力特徴の選択のためのRReliefFアルゴリズムの実現を意図する。提案した日先EDFモデルを並列入力と出力EDFフレームワークを持つ深層学習技術を用いたシーケンスツーシーケンス回帰により開発した。実時間データはTata Power Delhi分布制限(TPDDL)から得た。Copyright 2021 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： *アルゴリズム ,  電気料金 ,  *特徴選択
準シソーラス用語： 持続可能性 ,  電力会社 ,  電力需要予測 ,  需要応答 ,  深層学習 , 【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 (3件)： 電力需要予測 ,  アルゴリズム ,  特徴選択