{"product_id":"ieej-zt006021","title":"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","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e全国大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003e6-021\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】平成12年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2000\/03\/21\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eANN Based Load Forecasting with Rule Discovery\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e森 啓之(明治大学),小瀬村 紀行(明治大学)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eHiroyuki Mori(Meiji University),Noriyuki Kosemura(Meiji University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003eルール発見|ニューラルネットワーク|短期電力負荷予測\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e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。\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\u003e112 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 1","offer_id":46395604599023,"sku":"IEEJ-ZT006021-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_b8e40d2f-4477-479d-b451-0df467e7d015.png?v=1744781456","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt006021","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}