Art

J-GLOBAL ID：202002237798741397   Reference number：20A0734612

Research on photovoltaic power generation prediction based on improved LSTM network

改良LSTMネットワーク光起電力予測研究【JST・京大機械翻訳】

Author (2)： Ye Xing (華南理工大学机械与汽車工程学院,广東广州,510640) ,  Xue Jiaxiang (華南理工大学机械与汽車工程学院,广東广州,510640)
Material： Zhongguo Ceshi
Volume： 45  Issue： 11  Page： 14-20  Publication year： 2019 
JST Material Number： C3059A  ISSN： 1674-5124  Document type： Article
Article type： 原著論文  Country of issue： China (CHN)  Language： CHINESE (ZH)

Thesaurus term： standardization ,  *network ,  optimization ,  loss function ,  solar photovoltaic generation ,  algorithm ,  prediction model ,  meteorological element ,  prediction technique ,  *photovoltage ,  neural network (biomodel) ,  *electric power ,  *prospective cohort study ,  simulation ,  software ,  modification ,  model

JST classification (2)： Artificial intelligence  (JE08000Z) ,  Electric power system in general  (NB02000E)

Terms in the title (4)： LSTMネットワーク ,  光起電力 ,  予測 ,  研究