階層的確定的アニーリングを適用した正規化ラジアル基底関数ネットワークによるハイブリッド電力価格範囲予測

カテゴリ: 部門大会

論文No: 30

グループ名: 【B】平成18年電気学会電力・エネルギー部門大会講演論文集

発行日: 2006/09/13

タイトル(英語): A Hybrid Method for Electricity Price Zone Forecasting Using Normalized Radial Basis Function Network and Hierarchical Deterministic Annealing

著者名: 粟田 明(明治大学),森 啓之(明治大学)

著者名(英語): Akira Awata(Meiji University),Hiroyuki Mori(Meiji University)

キーワード: 電力価格予測|データマイニング|クリッピング|二進木|確定的アニーリングラジアル基底関数ネットワーク|Electricity Price Forecasting|Data Mining|Clipping|Binary Tree|Deterministic AnnealingRadial Basis Function Network

要約(日本語): 本稿では,電力価格の取り得る範囲を高精度に予測するための新しい手法を提案する。本稿ではニューラルネットワーク(ANN)として階層的確定的アニーリング(HDA)クラスタリングを適用した正規化ラジアル基底関数ネットワーク(NRBFN)を提案する。提案法では価格範囲の予測を行うために,クリッピング手法と二進木を使用する。クリッピングは,実数値を閾値より上か下かの2値に変換する手法である。本稿では,ANNとしてNRBFNを用いている。NRBFNは,従来のRBFNの出力を正規化し,汎化能力を改善したネットワークである。さらに,本稿ではラジアル基底関数の中心の決定に階層的にDAクラスタリングを行うHDAを提案している。本手法は初期値に依存せず良好なクラスタリング結果が得られるクラスタリング手法である。

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