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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.9
- 수록면
- 1,567 - 1,573 (7page)
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The k-nearest neighbor (k-NN) algorithm is one of the most widely used benchmark algorithm in classification. Nowadays it has been further applied to predict time series. However, one of the main concerns of the algorithm applied on short-term electricity load forecasting is high computational burden. In the paper, we propose an approach of dimension reduction that follows the principles of highlighting the temperature effect on electricity load data series. The results show the proposed approach is able to reduce the dimension of the data around 30%. Moreover, with temperature effect highlighting, the approach will contribute to finding similar days accurately, and then raise forecasting accuracy slightly.
목차
ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. DECISIVE FACTORS ON SHORT-TERM LOAD
3. METHODOLOGY
4. SUMMARY AND CONCLUSION
REFERENCE
참고문헌 (13)
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[학술지(정기간행물)] - N. Mohamed / 2010 / Double Seasonal ARIMA Model for Forecasting Load Demand / MATEMATIKA 26 (2) : 217 ~ 231
[학술지(정기간행물)] - C. M. LEE / 2011 / Short-term Load Forecasting Using Lifting Scheme and ARIMA Models / Expert Systems with Applications : An International Journal archive 38 (5) : 5902 ~ 5911
[학술지(정기간행물)] - H. S. Migon / 2013 / Multivariate Dynamic Regression : Modeling and Forecasting for Intraday Electricity Load / Applied Stochastic Models in Business and Industry 29 (6) : 579 ~ 598
[학술지(정기간행물)] - A. Goia / 2010 / Functional Clustering and Linear Regression for Peak Load Forecasting / International Journal of Forecasting 26 (4) : 700 ~ 711
[학술지(정기간행물)] - P. S. Kalekar / 2004 / Time Series Forecasting Using Holt-Winters Exponential Smoothing / Kanwal Rekhi School of Information Technology 4329008 : 1 ~ 13
[학술지(정기간행물)] - C. M. LEE / 2011 / Short-term Load Forecasting Using Lifting Scheme and ARIMA Models / Expert Systems with Applications : An International Journal archive 38 (5) : 5902 ~ 5911
[학술지(정기간행물)] - H. S. Migon / 2013 / Multivariate Dynamic Regression : Modeling and Forecasting for Intraday Electricity Load / Applied Stochastic Models in Business and Industry 29 (6) : 579 ~ 598
[학술지(정기간행물)] - A. Goia / 2010 / Functional Clustering and Linear Regression for Peak Load Forecasting / International Journal of Forecasting 26 (4) : 700 ~ 711
[학술지(정기간행물)] - P. S. Kalekar / 2004 / Time Series Forecasting Using Holt-Winters Exponential Smoothing / Kanwal Rekhi School of Information Technology 4329008 : 1 ~ 13
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