{"product_id":"ieej-zt166213","title":"前処理付きニューラルネットを用いた風力発電予測手法","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\u003e6-213\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】平成28年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2016\/03\/05\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eA Preconditioned-ANN-Based Method for Wind Power Generation Forecasting\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e大蔵 惣一朗(明治大学),森 啓之(明治大学)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eSOICHIRO OKURA(Meiji University),HIROYUKI MORI(Meiji University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e風力発電,ニューラルネットワーク,予測,風力発電,再生可能エネルギー\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e従来、風力発電予測にはニューラルネットワーク（以降、ANNと略記）の多層パーセプトロン（以降、MLPと略記）などを用いる方法があったが(1)、本稿では入力変数をウェーブレット変換（以降、WTと略記）で前処理を行い、MLPよりも優れたANNであるラジアル基底関数ネットワーク（以降、RBFNと略記）によって風力発電予測の手法を提案する。\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\u003e464 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":46400948109551,"sku":"IEEJ-ZT166213-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_b1db52ad-2d8d-46a6-b5f6-91649e602503.png?v=1744931956","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt166213","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}