タブサーチを用いた最適ニューラルネット決定法

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-022

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): Determination of the Optimal Artificial Neural Network with Tabu Search

著者名: 森 啓之(明治大学),安東永昇 (明治大学)

著者名(英語): Hiroyuki Mori(Meiji University),Eisho Ando(Meiji University)

キーワード: 負荷予測|タブサーチ|ニューラルネットワーク

要約(日本語): 本稿では、翌日最大電力負荷予測のためのニューラルネットワークの最適構造と重みを決定する手法を提案する。電力負荷予測は電力系統の運用と計画において重要な問題の1つである。電力負荷の正確な予測は、発電に関するコスト削減と電力系統のセキュリティ向上を可能とする。本稿では、電力系統の様々な問題に適用されているニューラルネットワークを予測モデルとして用いる。モデルの予測精度を向上させるため、ニューラルネットワークの最適構造と重みを決定する問題を組合せ最適化問題として定式化し、タブサーチを用いてネットワークの最適構造と重みを決定する。モデルの評価として、モデル誤差の最小化とモデルの簡単化を同時に行い、汎化能力のあるモデルを構築する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 125 Kバイト