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J-GLOBAL ID：202202256032275137   整理番号：22A1057722

k最近傍(KNN)を用いた短期風力予測【JST・京大機械翻訳】

Short term wind power forecasting using k-nearest neighbour (KNN)

著者 (6件)： Mahaseth Rahul (Department of Electrical & Electronics Engineering, Bharati Vidyapeeth’s College of Engineering, A-4 Block, Baba Ramdev Marg Shiva Enclave, Paschim Vihar, New Delhi, India) ,  Kumar Neeraj (Department of Electrical & Electronics Engineering, Bharati Vidyapeeth’s College of Engineering, A-4 Block, Baba Ramdev Marg Shiva Enclave, Paschim Vihar, New Delhi, India) ,  Aggarwal Aayush (Department of Electrical & Electronics Engineering, Bharati Vidyapeeth’s College of Engineering, A-4 Block, Baba Ramdev Marg Shiva Enclave, Paschim Vihar, New Delhi, India) ,  Tayal Anshul (Department of Electrical & Electronics Engineering, Bharati Vidyapeeth’s College of Engineering, A-4 Block, Baba Ramdev Marg Shiva Enclave, Paschim Vihar, New Delhi, India) ,  Kumar Amit (Department of Electrical & Electronics Engineering, Bharati Vidyapeeth’s College of Engineering, A-4 Block, Baba Ramdev Marg Shiva Enclave, Paschim Vihar, New Delhi, India) ,  Gupta Rajat (Department of Electrical & Electronics Engineering, Bharati Vidyapeeth’s College of Engineering, A-4 Block, Baba Ramdev Marg Shiva Enclave, Paschim Vihar, New Delhi, India)
資料名： Journal of Information and Optimization Sciences  (Journal of Information and Optimization Sciences)
巻： 43  号： 1  ページ： 251-259  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5959A  ISSN： 0252-2667  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： このプロジェクトは,様々な機械学習アルゴリズムを用いて,以前の2年間のデータに基づくエネルギー電力の予測に焦点を当てた。データを年間ベースで分析した。解析した風力は4つの異なる場所である。位置の選択の後,それらの与えられたデータを種々の機械学習アルゴリズムでテストして,データセットに適用して,異なる風力発電価値を位置,地理的,人口統計的および風速と気象条件によって予測した。異なる回帰技法を用いて,KNNアルゴリズムが風力の予測に最も有効であることを見出した。したがって,様々な機械学習と深層学習技術を適用して,データセットで選択された場所に類似の特定の場所における風力発電所の確立に関する正確なアイデアを得た。Please refer to the publisher for the copyright holders. 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 ,  風速 ,  データ ,  電力 ,  予測 ,  風力発電 ,  気象条件 ,  地理学 ,  ディシジョンツリー ,  *風力 ,  短期 ,  機械学習 ,  学習アルゴリズム ,  風力発電所
準シソーラス用語： 深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 再生可能エネルギー ,  機械学習 ,  K最近傍 ,  決定木 ,  最小絶対収縮セレクタ演算子 ,  Xtreme勾配ブースト

分類 (1件)： 風力発電  (NB03120Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： KNN ,  短期 ,  風力 ,  予測