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ウェーブレット変換を用いたRBFN型ELMネットワークによる風力発電出力予測

ウェーブレット変換を用いたRBFN型ELMネットワークによる風力発電出力予測

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カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【B】電力・エネルギー部門

発行日: 2023/08/01

タイトル(英語): A Wavelet-Based RBFN-Type-ELM Method for Wind Power Generation Output Forecasting

著者名: 渡辺 航太郎(明治大学総合数理学部ネットワークデザイン学科),森 啓之(明治大学総合数理学部ネットワークデザイン学科)

著者名(英語): Kohtaro Watanabe (Dept. of Network Design, Meiji University), Hiroyuki Mori (Dept. of Network Design, Meiji University)

キーワード: ウェーブレット変換,RBFN,ELM,風力発電  wavelet transform,RBFN,ELM,wind power generation

要約(英語): This paper proposes an efficient method for wind power generation output forecasting. The proposed method is based on Radial Basis Function Network (RBFN) of Artificial Neural Network (ANN). In this paper, a couple of strategies are proposed to improve the performance of RBFN. One is the use of the Wavelet Transform as the preconditioning technique while the other is to apply the idea of ELM (Extreme Learning Machine) to RBFN. The effectiveness of the proposed method is demonstrated for real data of wind power generation output.

本誌: 電気学会論文誌B(電力・エネルギー部門誌) Vol.143 No.8 (2023)

本誌掲載ページ: 474-482 p

原稿種別: 論文/日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejpes/143/8/143_474/_article/-char/ja/

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