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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국퍼지 및 지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표논문집 제14권 제1호
발행연도
2004.4
수록면
523 - 527 (5page)

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This paper presents a new design methods of the short-term load forecasting system (STLFS) using the data mining. The proposed predictor takes form of the convex combination of the linear time series predictors for each inputs. The problem of estimating the consequent parameters is formulated by the convex optimization problem, which is to minimize the norm distance between the real load and the output of the linear time series estimator. The problem of estimating the premise parameters is to find the parameter value minimizing the error between the real load and the overall output. Finally, to show the feasibility of the proposed method, this paper provides the short-term load forecasting example.
#단기 부하 예측 #Takagi-Sugeno 퍼지 모델 #예측기 #분류기 #선형 행렬 부등식

목차

Abstract
1. 서론
2. T-S 퍼지 시스템
3. T-S 퍼지 모델 기반 예측기 설계
4. 모의 실험 결과 및 분석
5. 결론
참고문헌

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