{"product_id":"ieej-zt176119","title":"最大電力需要予測の精度向上における人口予測","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\u003e6-119\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】平成29年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2017\/03\/05\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003ePopulation Prediction for Improvement of Maximum Power Demand Prediction Accuracy\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e西村 克久(東京農工大学),長坂 研(東京農工大学)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eKatsuhisa Nishimura(Tokyo University of Agriculture and Technology),Ken Nagasaka(Tokyo University of Agriculture and Technology)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e電力の安定供給のためには長期電力需要予測の精度が求められるが、これには人口の影響が大きい。そこで日本における長期電力需要予測の精度向上を目的として人口予測を行う。人口予測には入力要素を平均寿命、合計特殊出生率、平均第一子出生時年齢、前年の人口としたニューラルネットワークを用い、過去のデータを学習してテストデータとの誤差率を求める。パラメータを最適化した結果1.56%の精度で予測可能となり、全データを学習して2016年から2030年の人口予測を行った。その結果、2030年にかけて日本の人口は緩やかな減少の傾向となった。今後はこれが電力需要予測に与える影響を検討していく。\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\u003e338 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 \/ 2","offer_id":46400543817967,"sku":"IEEJ-ZT176119-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_c3f46478-6083-4b8b-83c7-63fe497026bb.png?v=1744926247","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt176119","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}