研究課題
基盤研究(C)
本研究では電力市場における電力価格予測モデルを高精度化するためにカーネルマシンのガウス過程(以後、GPと略記)について研究した。本研究ではGPを改善するために3つの改善策について検討した。1つはカーネル関数をガウス関数ではなくマハラノビスビス関数の使用による一般化、2つ目はパラメータ推定において大域的最適値をもとめるため進化的計算のEPSOの応用、3つ目はクラスタリング手法を用いて学習データを複数のデータに分割し、各クラスタごとに予測モデル構築する前処理技術について比較検討した。また、ニューラルネットの一般化ラジアル基底関数ネットワーク(GRBFN)への有効性についても検討した。
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すべて 雑誌論文 (7件) (うち査読あり 7件、 オープンアクセス 3件) 学会発表 (12件) (うち国際学会 1件、 招待講演 1件) 備考 (2件)
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