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

• Material Type: 記事
• Title: 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
• Author/Editor: 王 旭成; 近藤 潤次
• Series Title: 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
• Author Heading: 王 旭成; 近藤 潤次
• Alternative Title: Random forest algorithm for PV power forecasting and comparison with support vector regression
• Periodical title: 電気学会研究会資料. PSE = The papers of Technical Meeting on "Power Systems Engineering", IEE Japan / 電力系統技術研究会 [編]
• No. or year of volume/issue: 2020(6・7・9-22・24-28):2020.3.5
• Volume: 2020
• Issue: 6・7・9-22・24-28
• Pages: 37-42
• Publication date of volume/issue (W3CDTF): 2020-03-05
• Publication (Periodical Title): 東京 : 電気学会
• Place of Publication (Country Code): JP
• Text Language Code: jpn
• Subject Heading: 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
• Target Audience: 一般
• Report No. (Article): PSE-20-13
• Holding library: 国立国会図書館
• Call No.: Z74-B200
• Data Provider (Database): 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
• Bibliographic ID (NDL): 030379599; http://id.ndl.go.jp/bib/030379599
• Bibliographic Record Category (NDL): 632