太陽光発電出力予測におけるランダムフォレスト法とサポートベクトル回帰法との比較

• 資料種別: 記事
• タイトル: 太陽光発電出力予測におけるランダムフォレスト法とサポートベクトル回帰法との比較
• 著者・編者: 王 旭成; 近藤 潤次
• シリーズタイトル: 電力技術 電力系統技術 半導体電力変換合同研究会・電力技術一般、電力系統技術一般、半導体電力変換一般
• 著者標目: 王 旭成; 近藤 潤次
• 並列タイトル等: Random forest algorithm for PV power forecasting and comparison with support vector regression
• タイトル（掲載誌）: 電気学会研究会資料. PE / 電気学会電力技術研究会 [編]
• 巻号年月日等（掲載誌）: 2020(1・2・4-17・19-23):2020.3.5
• 掲載巻: 2020
• 掲載号: 1・2・4-17・19-23
• 掲載ページ: 37-42
• 掲載年月日（W3CDTF）: 2020-03-05
• 出版事項（掲載誌）: 東京 : 電気学会
• 出版地（国名コード）: JP
• 本文の言語コード: jpn
• 件名標目: 人工知能; ランダムフォレスト; サポートベクトル回帰; アンサンブル学習; 太陽光発電; 予測システム; Artificial intelligence; Random forest; Support vector regression; Ensemble learning; Photovoltaic power generation; Prediction system
• NDLC: ZN32
• 対象利用者: 一般
• レポート番号（雑誌記事）: PE-20-8
• 所蔵機関: 国立国会図書館
• 請求記号: Z43-237
• 連携機関・データベース: 国立国会図書館 : 国立国会図書館雑誌記事索引; https://ndlsearch.ndl.go.jp
• 書誌ID（NDLBibID）: 030376653; http://id.ndl.go.jp/bib/030376653
• 整理区分コード: 632