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J-GLOBAL ID：202202275204592144   整理番号：22A0979749

Shapley値に基づく電力グリッド技術変換プロジェクトのコスト推定【JST・京大機械翻訳】

The cost estimation of power grid technological transformation project based on Shapley value

著者 (4件)： Lv Yue (State Grid Tianjin Economic and Technological Research Institute,Tianjin,China) ,  Yang Xia (State Grid Tianjin Economic and Technological Research Institute,Tianjin,China) ,  Xu Yujie (State Grid Tianjin Economic and Technological Research Institute,Tianjin,China) ,  Zhang Heng (State Grid Economic and Technological Research Institute Co Ltd,Beijing,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ITOEC  ページ： 817-821  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： 送電網工学技術変換プロジェクトのプロジェクトコストは,中国の電力産業の発展において重要性を示した。技術的変換のコストを予測するために使用できるモデルをまとめて,遺伝的アルゴリズムベースのサポートベクトルマシン(GA-SVM)と極端な勾配ブースティングマシン学習アルゴリズム(XGBoosting)に基づくコスト推定モデルを研究する。本論文は,ゲーム理論における上記の理論とShapley値理論を結合して,複合コスト推定モデルを構築して,それは送電網技術変換プロジェクトの高精度推定を実現できる。本論文は,シミュレーションのための用例として架空線プロジェクトを取り上げて,それはこの複合予測モデルが実際のプロジェクトコストを正確に反映することができて,それは送電網工学技術変換プロジェクトのコスト予測のために参考値を有することを示した。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： ゲーム理論 ,  *電力 ,  送電系統 ,  遺伝的アルゴリズム ,  学習アルゴリズム ,  予測モデル ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 高精度 ,  推定モデル ,  *Shapley値 , 【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)： Shapley値 ,  グリッド技術 ,  プロジェクト ,  推定