文献

J-GLOBAL ID：201702225893791074   整理番号：17A0569099

太陽光発電の一日前の1時間ごと予測のためのラジアル基底関数ニューラルネットワークの進化

Evolving Radial Basis Function Neural Networks for One-Day-Ahead Hourly Forecasting of PV Power Generation

著者 (3件)： HUANG Chao-Ming (Kun Shan Univ., Tainan, TWN) ,  HUANG Yann-Chang (Cheng Shiu Univ., Kaohsiung, TWN) ,  HUANG Kun-Yuan (Cheng Shiu Univ., Kaohsiung, TWN)
資料名： Proceedings of IIAE International Conference on Industrial Application Engineering (Web)  (Proceedings of IIAE International Conference on Industrial Application Engineering (Web))
巻： 3rd  ページ： WEB ONLY  発行年： 2015年 
JST資料番号： U0991A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

シソーラス用語： *太陽光発電 ,  動径基底関数 ,  ニューラルネットワーク ,  予測
準シソーラス用語： *PV【太陽光発電】 ,  ラジアル基底関数 ,  発電量予測

分類 (1件)： 太陽光発電  (NB03090G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 太陽光発電 ,  予測 ,  ラジアル基底関数 ,  ニューラルネットワーク ,  進化