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J-GLOBAL ID：202202255047865866   整理番号：22A1087742

SVR-PCAに基づく電力線エンジニアリングコンピュータ投資予測モデル【JST・京大機械翻訳】

Power Line Engineering Computer Investment Prediction Model Based on SVR-PCA

著者 (6件)： Guan Weiya (Economic Research Institute State Grid Jiangsu Electric Power Co. Ltd.,Nanjing,China) ,  Chen Hong (Economic Research Institute State Grid Jiangsu Electric Power Co. Ltd.,Nanjing,China) ,  Li Guowen (Economic Research Institute State Grid Jiangsu Electric Power Co. Ltd.,Nanjing,China) ,  He Ye (School of Economics and Management, North China Electric Power University,Beijing,China) ,  Hu Xuanbin (School of Economics and Management, North China Electric Power University,Beijing,China) ,  Ling Zhouyue (School of Economics and Management, North China Electric Power University,Beijing,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： EEBDA  ページ： 110-115  発行年： 2022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： 中国の国家経済の急速な発展によって,全体の社会における電力の需要は,日々増加して,それは中国の送電網における投資のための需要の増加に導いた。正確で効果的な送電網投資需要予測は,送電網建設資金の投資を合理的に整理するだけでなく,資金のコストを削減し,送電網企業の運転条件を効果的に改善し,送電網企業の安定開発を確実にする。送電網ラインプロジェクトは送電網投資の大部分を占め,送電網ラインプロジェクト投資の正確な予測は特に重要である。本論文は,最初に,電力グリッドライン工学投資需要予測,データマイニング技術と予測技術に関する国内と外国の学者の研究状況をレビューして,次に,文献展望に基づいて,本論文は,インフラストラクチャ標準,材料価格と設備建設コストの3つの側面から,電力グリッド架線とケーブル線路投資の影響因子を前もって選択して,電力グリッドライン工学投資の要所要素を確認するために,主成分分析を使用した。モデルの入力ベクトルを得て,次に,サポートベクトルマシン回帰を用いて送電網ライン工学の投資を予測した。本論文では,電力グリッドラインエンジニアリングにおける投資を予測するために,SVR-PCA予測法を提案した。経験的研究を通して,モデルが有効,適用可能であり,送電網ライン工学における投資の予測において優れていて,それは送電網ライン工学における投資を予測する新しい方法を提供することを証明した。Copyright 2022 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： 予測技法 ,  ベクトル ,  *電力 ,  *投資 ,  架線 ,  *送電線 ,  送電系統 ,  建設費 ,  文献展望 ,  需要予測 ,  ケーブル線路 ,  インフラストラクチャー ,  主成分分析 ,  *予測モデル ,  サポートベクトルマシン

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： SVR ,  PCA ,  電力線 ,  エンジニアリング ,  コンピュータ ,  投資 ,  予測モデル