状態に依存した複数時系列予測の統合

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-255

グループ名: 【全国大会】平成29年電気学会全国大会論文集

発行日: 2017/03/05

タイトル(英語): State-dependent integration of multiple time series predictions

著者名: 平田 祥人(東京大学),奥野 峻也(東京大学),寳来 俊介(東京大学),合原 一幸(東京大学)

著者名(英語): Yoshito Hirata(University of Tokyo),Shunya Okuno(University of Tokyo),Shunsuke Horai(University of Tokyo),Kazuyuki Aihara(University of Tokyo)

キーワード: 風力発電出力|時系列予測|複数予測統合

要約(日本語): 風力発電出力の予測には、様々な方法があるが、大きく分けると2種類に分けられる。1つは、気象の数値モデルを用いて予測を行う方法、もう1つは、過去に観測された時系列データを用いて予測を行う方法である。このような様々な時系列予測手法をどのように統合するかというのが、風力発電出力予測の精度向上の上で、大きな問題である。そこで、我々は、機械学習の1つの手法であるexpert adviceの方法を発展させて、複数予測の統合方法を構築している。特に、それぞれの時系列予測には、得意とする気象条件があると考えられる。そこで、状態空間の場所に応じて、重みを連続に変化させながら複数の時系列予測を統合する方法について議論する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 269 Kバイト