{"product_id":"ieej-pe20054pse20059","title":"過学習防止機能付きLSTMを用いた風力発電出力予測法","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e研究会(論文単位)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003ePE20054,PSE20059\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【B】電力・エネルギー部門 電力技術\/【B】電力・エネルギー部門 電力系統技術合同研究会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2020\/09\/24\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eWind Power Generation Prediction with Function of Overfitting Prevention\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e大蔵 惣一朗(明治大学),森 啓之(明治大学)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eSoichiro Ookura(Meiji University),Hiroyuki Mori(Meiji University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e風力発電|予測|深層学習|ＬＳＴＭ|過学習防止|時系列解析|Wind power generation|Prediction|Deep Learning|LSTM|Overfitting Prevention|Time Series Analysis\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e本稿では深層ニューラルネットワークのLong Short Term Memory（LSTM）による風力発電予測のための効率的な方法を提案する。LSTMの性能を向上させる手段としてLSTMの過学習防止に着目した。LSTMの過学習防止のため、LSTMに２つの戦略を導入する。１つはWeight Decay法,もう一つはDropout法である。提案法を実データに適用し、その有効性を示す。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(英語): \u003c\/strong\u003eThis paper presents an LSTM-based method for wind power generation output forecasting. To improve the performance of LSTM, this paper focuses on how to prevent it from overfitting learning data. A couple of strategies are presented to carry out overfitting prevention. One is the Weight Decay method and the other is the Dropout method. \u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e1,057 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格330円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 6","offer_id":46359979393263,"sku":"IEEJ-PE20054PSE20059-PDF","price":330.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_b6ff46f6-6746-4b3a-98a2-a6ac0425982e.png?v=1743502886","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-pe20054pse20059","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}