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| ・会員価格 ¥550 |
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| ■論文No. |
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| ■ページ数 |
8ページ |
■発行日
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2024/12/01 |
| ■タイトル |
並列化ニューロエボリューションを用いた短時間先アンサンブル日射量予測手法 |
| ■タイトル(英語) |
Short-Term Ensemble Insolation Forecasting Method using Parallelized NE |
| ■著者名 |
川﨑 章司（明治大学理工学部電気電子生命学科），石部 晃史（明治大学理工学研究科電気工学専攻） |
| ■著者名(英語) |
Shoji Kawasaki (Department of Electoronics and Bioinformatics, School of Science and Technology, Meiji University), Koshi Ishibe (Department of Electrical Enginnering, Graduate School of Science and Technology, Meiji University) |
| ■価格 |
会員 ¥550 一般 ¥770 |
| ■書籍種類 |
論文誌(論文単位) |
| ■グループ名 |
【B】電力・エネルギー部門 |
| ■本誌 |
電気学会論文誌B（電力・エネルギー部門誌） Vol.144 No.12 （2024）
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| ■本誌掲載ページ |
608-615ページ |
| ■原稿種別 |
論文／日本語 |
| ■電子版へのリンク |
https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejpes/144/12/144_608/_article/-char/ja/
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| ■キーワード |
日射量予測，ニューロエボリューション，アンサンブル予測，遺伝的アルゴリズム，並列処理 insolation forecasting，neuro evolution，ensemble forecasting，genetic algorithm，parallel processing |
| ■要約(日本語) |
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| ■要約(英語) |
In this paper, the authors propose an ensemble forecasting method using multiple individuals for short-time-ahead (one hour ahead) insolation forecasting by using neuro evolution (NE), in which a genetic algorithm is applied to the learning algorithm of a neural network for insolation. Although the method improves the accuracy compared to a single forecast, NE has a problem that the training time is long. In order to solve this problem, the authors propose a parallelization method of GPU processing for short-time-ahead forecasting and try to solve the problem by parallelizing the GPU. |
| ■版 型 |
Ａ４ |
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