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  1. 学術雑誌論文
  2. 和雑誌

深層学習を用いた太陽光発電量予測に関する一考察

https://kitami-it.repo.nii.ac.jp/records/2000921
https://kitami-it.repo.nii.ac.jp/records/2000921
71e79c56-97d8-4f55-8d46-cfd09b75ca86
名前 / ファイル ライセンス アクション
IEEJ_BVol.139No.12pp.783_2019.pdf IEEJ_BVol.139No.12pp.783_2019.pdf (188.0 KB)
Item type デフォルトアイテムタイプ(シンプル)(1)
公開日 2025-10-08
タイトル
タイトル A Note on Power Output Prediction for Photovoltaic Power Generation using Deep Learning
言語 en
タイトル
タイトル 深層学習を用いた太陽光発電量予測に関する一考察
言語 ja
その他のタイトル
言語 en
作成者 前田, 康成

× 前田, 康成

en Yasunari Maeda

ja 前田, 康成

Search repository
アクセス権
アクセス権 open access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
権利情報
言語 ja
権利情報 © 2019 The Institute of Electrical Engineers of Japan.
権利者情報
言語 en
主題
言語 ja
主題Scheme Other
主題 太陽光発電
主題
言語 ja
主題Scheme Other
主題 発電量予測
主題
言語 ja
主題Scheme Other
主題 深層学習
主題
言語 ja
主題Scheme Other
主題 全結合ニューラルネットワーク
主題
言語 ja
主題Scheme Other
主題 北海道
内容記述
内容記述タイプ Abstract
内容記述 In this research deep learning by fully connected neural networks is applied to predict power output of photovoltaic power generation in Hokkaido. A new prediction method is proposed. The effectiveness of the proposed method is shown by some examples.
言語 en
出版者
出版者 電気学会
言語 ja
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子(シンプル) http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ(シンプル) journal article
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
関連情報
関連タイプ isIdenticalTo
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.1541/ieejpes.139.783
助成情報
言語 en
収録物識別子
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 13488147
書誌情報 ja : 電気学会論文誌B

巻 139, 号 12, p. 783-784, 発行日 2019-12-01
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Ver.1 2025-10-08 01:20:58.975491
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