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No.18(2007) >

Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10087/8886

Title: NeuralNetworks:An Attempt to PredictDailySolarGeneratedPower
Other Titles: ニューラルネットワーク : 日々の太陽光発電出力量の予測
Authors: Machacon, Herchel Thaddeus C.
Shiga, Seiichi
マチャコン, ヘルチェル
志賀, 聖一
Keywords: Solar power generation
Neural network
Neuron
Mean squared error
Multilayer perceptron
太陽光発電
ニューラルネットワーク
ニューロン
平均二乗和誤差
階層型パーセプトロン
Issue Date: 6-Dec-2007
Citation: 桐生短期大学紀要 18, 45-48, 2007
Abstract: It is a known fact that Japan relies heavily on foreign sources to meet its energy needs. Japan's energy supply has been stabilized by increasing the use of nuclear power, natural gas, and new energy sources, and by introducing conservation measures. Japan is one of the world leaders in solar power generation. This study attempts to build a neural network to predict the solar electric power generated from the college's 10kW solar power generation system.本研究は,ニューラルネットワークを用いて日々の太陽光発電出力の予測をしようとする試みである.十二ヶ月の日々の太陽光発電出力量のデータを用いてニューラルネットワークのモデルを構築した.最適なモデルを得るため,十分な学習を行った.しかしながら,今回のニューラルネットワークモデルによる予測では満足のいく成績を得ることが出来なかった。今後,これらの改善と実験データやパラメーターを増やすことを検討する必要があると考えられた.
URI: http://hdl.handle.net/10087/8886
ISSN: 13424076
Appears in Collections:No.18(2007)

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