{"product_id":"ieej-zt196157","title":"Fuzzy DP-meansを前処理としたGRBFNによる地域別限界価格予測","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\u003e255-255\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\u003eLocational Marginal Price Forecasting by GRBFN with Fuzzy DP-means Preprocessing\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,Hiroyuki Mori\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e地域別限界価格,ニューラルネットワーク,ファジィ,クラスタリング\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e本稿では電力価格予測手法としてファジィクラスタリングを前処理としたハイブリッドインテリジェントシステムを提案する。世界の各地域で電力の自由化が広まり, 送電ネットワークはより複雑化することから, 電力市場プレイヤーの電力価格の高精度予測の要求はより高まっている。本稿の提案法では電力価格の予測手法としてニューラルネットワーク（以下, ANNと略記）の一般化RBFN（以下, GRBFNと略記）を用いる。また, ANNの学習を簡易的かつ効率的に行うために前処理としてDP-meansをファジィ化したFuzzy DP-meansを実装する。さらにANNの評価関数にWeight-Decay法を導入することで過学習を防ぎ, より優れた予測モデルを構築する。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本誌掲載ページ: \u003c\/strong\u003e6-157 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 \/ 1","offer_id":46401789329647,"sku":"IEEJ-ZT196157-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_14da3a91-d9ca-4ddf-9b95-fc8571b16d12.png?v=1744956228","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt196157","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}