電力需要予測におけるLasso回帰の変数選択効果

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PSE15007

グループ名: 【B】電力・エネルギー部門 電力系統技術研究会

発行日: 2015/01/14

タイトル(英語): Variable Selection with Lasso Regression for Electricity Demand Forecasting

著者名: 比護 貴之(電力中央研究所),所 健一(電力中央研究所)

著者名(英語): Takayuki Higo(Central Research Institute of Electric Power Industry),Kenichi Tokoro(Central Research Institute of Electric Power Industry)

キーワード: 電力需要予測|線形回帰|モデル選択|Ｌａｓｓｏ回帰|electricity demand forecasting|linear regression|model selection|lasso regression

要約(日本語): 回帰予測の予測精度は回帰式で用いる説明変数の選び方に依存し、説明変数の候補が多数ある場合はその選び方に試行錯誤を要する。これに対しては、多数の説明変数の候補から予測に有用な説明変数だけを選びだすことができるLasso回帰を用いることで、説明変数の選択を省力化できる可能性がある。本研究では、Lasso回帰を電力需要予測に適用し、選ばれる説明変数について予測対象需要の時間帯による違いを分析し、Lasso回帰の有効性を示す。

要約(英語): The prediction accuracy of linear regression depends on the selection of explanatory variables. This research applies lasso regression to electricity demand forecasting and shows that lasso regression effectively selects explanatory variables from a large number of candidates according to the time of the predicted demands.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,150 Kバイト