Lassoを用いた特徴量選択による日射量予測モデルの構築

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-089

グループ名: 【全国大会】平成27年電気学会全国大会論文集

発行日: 2015/03/05

タイトル(英語): Feature selection by using Lasso for solar radiation prediction

著者名: 小川 安奈(慶應義塾大学),武田 朗子(東京大学),渡邊 武志(東海大学),中島 孝(東海大学)

著者名(英語): Anna Ogawa(Keio University),Akiko Takeda(The University of Tokyo),Takeshi Watanabe(Tokai University),Takashi Nakajima(Tokai University)

キーワード: 日射量予測|Lasso|衛星観測|特徴量選択|時系列

要約(日本語): 本研究では、数時間先日射量予測の精度向上のため、日射量時系列と気象物理量を同時に扱った予測モデルの構築手法を開発し、予測モデルの精度と予測結果の特徴について議論をした。本手法では、Lassoを用いることで、特徴量選択を行うと同時に予測モデルを構築することができる。複数の空間スケールでの結果を比較することで、数時間スケールの変動はメソスケール気象現象に対応しているという解釈を得た。また、全天日射量の直達成分と散乱成分のそれぞれを別々に予測することで、全天日射量を直接予測する場合よりもより少ない特徴量でも精度良く日射量予測ができ、安定して同じような特徴量が選択されることがわかった。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 703 Kバイト