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J-GLOBAL ID：200902145096941013   Reference number：95A0777894

Prediction of Daily Maximum Electric Load by a Recurrent Neural Network Using Genetic Algorithm.

GAを利用したリカレントニューラルネットによる翌日最大電力需要予測

Author (3)： KATO HIROYUKI (千葉大) ,  SUGAI YASUO (千葉大) ,  KAWASE TARO (千葉大)
Material： 電気学会論文誌 B  (IEEJ Transactions on Power and Energy)
Volume： 115  Issue： 8  Page： 875-882  Publication year： Aug. 1995 
JST Material Number： S0809A  ISSN： 0385-4213  Document type： Article
Article type： 原著論文  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： system operation ,...

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JST classification (1)： Electric power system in general  (NB02000E)

Reference (13)：

• 灰田武史. 時間帯別モデルを用いた最大需要予測について. 電力技術研資. 1992, PE-92-168
• 木本隆. ニュ-ラル・ネットワ-クによる株式市場予測. 信学技報. 1990, NC90-10
• 中山仁. 天気予測にみる階層型ニュ-ラルネットワ-クの予測能力. 1990, NC90-12
• 大崎洋一郎. 多層神経回路網による経済指標の予測. 1991, NC91-131
• 加藤裕之. ニュ-ラルネットワ-クを用いた翌日最大電力需要量の予測. 平5電気学会電子情報システム部門全大. 309

Terms in the title (2)： Ga ,  電力需要予測