{"product_id":"ieej-zt176220","title":"日射量予測における学習データの追加候補の考察","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\u003e6-220\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\u003eConsideration of additional candidates of learning data in solar radiation amount prediction\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e西村 諭則(早稲田大学),馬郡 英樹(早稲田大学),中西 要祐(早稲田大学)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003e Satonori Nishimura | Hideki Magori | Yosuke Nakanishi\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e日射量|SVM|学習データ\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e本研究ではサポートベクターマシン(SVM)を用いて学習データ追加候補の検討を行い，翌日の日射量推移の予測精度向上を目指した。\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\u003e587 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":46401356431599,"sku":"IEEJ-ZT176220-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_311129e6-3856-4fc7-973b-f577603b5514.png?v=1744941266","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt176220","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}