ハイブリッド構造化学習を用いたラジアル基底関数ネットワークと簡略形ロバストフィルタによる冷水負荷予測
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概要
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地域冷暖房システムでは一括して作られた冷水及び高温水が各顧客に供給されるので, システムの効率的な運用と安定した熱供給のために, その負荷予測は不可欠である. しかし, 実際に得られる冷水負荷データには, さまざまな要因により異常値や欠測値が含まれているので, これらの影響を考慮した予測手法が望ましい. ロバストフィルタは異常値や欠測値の影響を低減するための手法としてよく知られているが, 複雑な行列演算による数値的な不安定さが問題とされている. 本論文では, ロバストフィルタの数値的安定性の問題を改善するための簡略形ロバストフィルタとネットワーク構造の最適化を目指したハイブリッド構造化学習を用いたラジアル基底関数ネットワーク(RBFN)による非線形自己回帰移動平均(RBF-NARMA)モデルに基づく予測手法を提案する. 更に, 本論文で提案する予測手法とJ. T. Connorらが提案したりカレント非線形自己回帰移動平均(NARMA)モデルに基づく予測手法を, 現実の地域冷暖房システムで得られた異常値や欠測値を含む冷水負荷データを用いた冷水負荷の長期予測に適用し, 予測結果を比較することにより, 提案手法の有効性を検証する.
- 1999-01-25
著者
-
坂和 正敏
広島大学工学部第二類(電気系)
-
加藤 浩介
広島大学工学部第二類(電気系)
-
加藤 浩介
広島大学工学研究科
-
坂和 正敏
広島大学工学部
-
井上 拓也
広島大学工学部第二類(電気系)
-
後呂 智
新菱冷熱工業(株)都市設備事業部
-
後呂 智
新菱冷熱工業
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