{"product_id":"ieej-zt176133","title":"Fuzzy c-Varietiesを前処理とした電力価格予測手法","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\u003e6-133\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\u003eElectricity Price Forecasting with Precondition of Fuzzy c-Varieties\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e板羽 智史(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\u003eSatoshi Itaba(Meiji University),Hiroyuki Mori(Meiji University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e電力価格|予測|クラスタリング|ニューラルネットワーク\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e本稿では一般化ラジアル基底関数ネットワーク(以下, GRBFNと略記) に, 前処理として楕円型ファジィクラスタリングを用いた電力価格予測モデルを提案する。近年, 電力の自由化が世界中の多くの地域で進んでいる。電力市場のプレイヤーが電力売買の取引において利益を得るためには高精度な電力価格の予測手法が求められる。本稿ではスパイクを持つ時系列データである電力価格を予測するためにニューラルネットワーク(以下, ANNと略記) の一種であるGRBFNを用いる。また, GRBFNのモデル精度を向上させるため楕円型ファジィクラスタリングを用いた前処理を行う。\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\u003e412 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":46401120895215,"sku":"IEEJ-ZT176133-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_c01f7661-90f7-4b61-8a0b-70717ee3ba43.png?v=1744935376","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt176133","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}