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J-GLOBAL ID：201702222042998179   整理番号：17A0853574

エコー状態ニューラルネットワークに基づく地下鉄電力供給システムのための短期負荷予測モデル【Powered by NICT】

Short-term load forecasting model for metro power supply system based on echo state neural network

著者 (5件)： Yu Litao (Qingdao Electric Power Company, 266002, Shandong Province, China) ,  Han Aoyang (Qingdao Electric Power Company, 266002, Shandong Province, China) ,  Wang Li (Qingdao Electric Power Company, 266002, Shandong Province, China) ,  Jia Xu (Qingdao Electric Power Company, 266002, Shandong Province, China) ,  Zhang Zhisheng (School of Automation Engineering, Qingdao University, 266071, Shandong Province, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICSESS  ページ： 906-909  発行年： 2016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： エコー状態ニューラルネットワークに基づく地下鉄電力供給システムのための短期負荷予測モデルを提示した。エコー状態ニューラルネットワーク入力層,貯蔵プール,出力層から構成されている。動的ネットワークとしての特別保留地のプールはニューロンの疎なランダムの膨大な数により接続されている。予備プールは遅い収束速度を克服し,ニューラルネットワークを避ける局所最小に使用されている。シミュレートする地下鉄電力供給システムの実際の歴史的データを用いて,シミュレーション結果は,エコー状態ニューラルネットワークに基づく地下鉄電力供給システムのための短期負荷予測モデルは,良好な予測精度を持つことを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： シミュレーション ,  *ニューラルネットワーク ,  *電力供給 ,  ニューロン ,  *負荷予測 ,  予測精度 ,  収束速度 ,  動的ネットワーク

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： エコー ,  ニューラルネットワーク ,  地下鉄 ,  電力供給システム ,  短期 ,  予測モデル