Optymalizacja modelu regresji jądrowej do krótkoterminowego prognozowania obciążeń systemów elektroenergetycznych

• Autorzy: Dudek G.

Warianty tytułu

EN

Optimization of the kernel regression model to short-term load forecasting

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Model regresji jądrowej do krótkoterminowych prognoz obciążeń systemów elektroenergetycznych wykazuje wrażliwość na wartości parametrów wygładzania funkcji jądrowych. Proponuje się kilka metod doboru wartości parametrów wygładzania: prostą metodę zachłanną, algorytm ewolucyjny oraz przeszukiwanie turniejowe.

EN

A kernel model to the short-term load forecasting is very sensitive to the bandwidth values of the kernel functions. Some methods of the bandwidth value selection are presented: simple greedy method, evolutionary algorithm and tournament searching.

Słowa kluczowe

PL

prognozowanie krótkoterminowe obciążeń; model regresji jądrowej; algorytmy ewolucyjne; przeszukiwanie turniejowe; elektrotechnika

EN

short-term load forecasting; kernel regression model; evolutionary algorithms; tournament searching; electrical technology

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2011
• Tom: R. 87, nr 9a
• Strony: 222--225
• Opis fizyczny: Bibliogr. 7 poz., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Dudek G.

• Politechnika Częstochowska, Instytut Elektroenergetyki, Al. Armii Krajowej 17, 42-200 Częstochowa,

Bibliografia

• [1] Dudek G., Short-term Load Forecasting Based on Kernel Conditional Density Estimation, Przegląd Elektrotechniczny, 86 (2010), nr. 8, 164-167
• [2] Kulczycki P. , Kernel Estimators in Systems Analysis, WNT, Warsaw 2005 (in Polish)
• [3] Bashtannyk D.M. , Hyndman R. J ., Bandwidth Selection for Kernel Conditional Density Estimation, Computational Statistics & Data Analysis, Vol. 36(3) (2001), 279-298
• [4] Scott D.W. , Multivariate Density Estimation: Theory, Practice, and Visualization, John Wiley & Sons 1992
• [5] Michalewicz Z. , Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs, Springer-Verlag 1996
• [6] Dudek G. , Tournament Searching Method to Feature Selection Problem, in: Rutkowski L., Tadeusiewicz R., Zadeh L., Zurada J. (eds): LNAI vol. 6114, Springer, Proceedings of the 10th International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing ICAISC 2010, 437-444
• [7] Terrell G.R. , Scot t , D.W., Variable Kernel Density Estimation, Annals of Statistics, Vol. 20, No. 3 (1992), 1236- 1265.