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      지지도 벡터 회귀를 사용한 전력 시계열 데이터 예측 = The Prediction of Power Time Series Data by using the Support Vector Regression

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      https://www.riss.kr/link?id=A106113381

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      In this paper, we proposed a support vector regression model in order to predict the time series of the power energy consumption. Based on the finding that the time series of the power consumption contained a considerable amount of the non-linear correlation, we adopt the support vector regression as the model for the prediction of the power consumption. By tuning two parameters in the model and performing the cross validation, we demonstrated that the proposed model predicted the power consumption with the relative errors and the average errors in the range of 2%-5% and 3kWh-8kWh, respectively. We also support the validity of the model by analyzing the multi-step forecasting. The results of this study can be used to the energy management system in terms of the effective control of the electric energy.
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      In this paper, we proposed a support vector regression model in order to predict the time series of the power energy consumption. Based on the finding that the time series of the power consumption contained a considerable amount of the non-linear corr...

      In this paper, we proposed a support vector regression model in order to predict the time series of the power energy consumption. Based on the finding that the time series of the power consumption contained a considerable amount of the non-linear correlation, we adopt the support vector regression as the model for the prediction of the power consumption. By tuning two parameters in the model and performing the cross validation, we demonstrated that the proposed model predicted the power consumption with the relative errors and the average errors in the range of 2%-5% and 3kWh-8kWh, respectively. We also support the validity of the model by analyzing the multi-step forecasting. The results of this study can be used to the energy management system in terms of the effective control of the electric energy.

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      참고문헌 (Reference)

      1 이창용, "탐색적 요인 분석을 사용한 히트 펌프 건조기의 소모 전력 분석" 대한설비관리학회 23 (23): 23-33, 2018

      2 류시욱, "정보의 부재를 고려하는 다기준 의사결정 모형의 개발과 공급자 선정에의 적용" 대한설비관리학회 21 (21): 59-72, 2016

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      6 Broomhead, D., "Multivariable Functional Interpolation and Adaptive Networks" 2 : 321-355, 1988

      7 Pourciau, B., "Modern Multiplier Rules" 87 (87): 433-452, 1980

      8 Bontempi, G., "Lecture Notes in Business Information Processing" Springer 2012

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      10 Asteriou, D., "Applied Econometrics" Palgrave MacMillan 265-286, 2011

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      11 Altman, N., "An introduction to kernel and nearest neighbor nonparametric regression" 46 (46): 175-185, 1992

      12 Gurney, K., "An Introduction to Neural Networks" UCL press 2009

      13 Bergmeir, C., "A note on the validity of cross-validation for evaluating autoregressive time series prediction" 120 : 70-83, 2018

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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 0.44 0.44 0.43
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.36 0.34 0.539 0.23
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