{"product_id":"ieej-zt196132","title":"x-meansを用いたRBFネットワークによる小規模エリアでの電力需要予測","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\u003e207-208\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】平成31年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2019\/03\/01\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eStudies of RBF Network using x-means for Forecasting of Electric Power Demand in Local Area\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e羽柴 雄太(明治大学),浦野 昌一(明治大学)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eYuta Hashiba,Shoichi Urano\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e電力需要,需要予測,RBFネットワーク,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従来の電力会社では大規模エリアでの予測が中心であることに加え，過去の予測実績によるノウハウの蓄積があるが，街ごとや小規模エリアでの予測は十分研究出来ているとは言えない。そこで時系列データやニューラルネットワーク等を用いて，コミュニティ単位の場合でも高精度な予測を可能とするモデルの検討が必要であると考える。そこで，本稿では，RBFネットワークとx-meansを用いて予測モデルを構築することで，中間層のユニット数を自動的に決定する予測モデルを提案する。これにより，エリアごとに予測モデルを再構築する必要がなくなる。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本誌掲載ページ: \u003c\/strong\u003e6-132 p\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\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":46401787166959,"sku":"IEEJ-ZT196132-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_c1b586a0-7acf-441f-9e95-df7a5c71810a.png?v=1744956100","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt196132","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}