ルール発見に基づくニューラルネットワークによる短期電力負荷予測法

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-021

グループ名: 【全国大会】平成12年電気学会全国大会論文集

発行日: 2000/03/21

タイトル(英語): ANN Based Load Forecasting with Rule Discovery

著者名: 森 啓之(明治大学),小瀬村 紀行(明治大学)

著者名(英語): Hiroyuki Mori(Meiji University),Noriyuki Kosemura(Meiji University)

キーワード: ルール発見|ニューラルネットワーク|短期電力負荷予測

要約(日本語): 本稿ではデータマイニングにより発見されたルールに基づいたニューラルネットワークによる翌日最大電力負荷予測法を提案する。負荷予測モデルは高精度であるだけでなく、構造を運用者が理解できる必要がある。そこで本稿ではデータマイニングの1つである2進木に注目する。データマイニングとは大量のデータの中に隠されているルールを発見することである。2進木は天候などの負荷に深く関連する属性からルールを作成し、木を構築するためにモデルは容易に理解できる。しかし、2進木のみでは予測精度に問題がある。そこで精度がよいことが知られているニューラルネットワークを2進木に組み合わせて予測精度を高める手法を提案する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 112 Kバイト