{"product_id":"ieej-zt183101","title":"NEATを用いた翌日最大電力需要予測","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\u003e3-101\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】平成30年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2018\/03\/05\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eNext Day Electric Peak Load Forecasting Using NEAT\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e田村 謙次(中央学院大学)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eKenji Tamura(Chuo Gakuin University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e進化的計算,ニューラルネットワーク,翌日最大電力需要予測,ニューロエボリューション\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e社会の情報化やスマート化の進展に伴い、エネルギーを効果的に活用することが求められており、電力需要を高精度に予測し、無駄のない供給をすることが望まれている。そのような背景において、回帰分析、ニューラルネットワークなどを用いた電力需要予測手法が提案されているが、回帰分析では非線形が容易に扱えないなどの課題や、ニューラルネットワークでは各ニューロの構造の意味合いが希薄であるという課題がある。本研究では、構造とパラメータを最適化するニューロエボリューションの一つであるNeatを用いた翌日の最大電力需要予測手法を提案する。\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\u003e357 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":46401468203247,"sku":"IEEJ-ZT183101-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_2d0621e4-07d9-43d0-9dd8-26b85b89dfe3.png?v=1744944126","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt183101","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}