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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.5
- 수록면
- 800 - 807 (8page)
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The Pattern Sequence-based Forecasting (PSF) is an approach to forecast the behavior of time series based on similar pattern sequences. The innovation of PSF method is to convert the load time series into a label sequence by clustering technique in order to lighten computational burden. However, it brings about a new problem in determining the number of clusters and it is subject to insufficient similar days occasionally. In this paper we proposed an adaption of the PSF method, which introduces a new clustering index to determine the number of clusters and imposes a threshold to solve the problem caused by insufficient similar days. Our experiments showed that the proposed method reduced the mean absolute percentage error (MAPE) about 15%, compared to the PSF method.
목차
ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. THE PATTERN SEQUENCE-BASED FORECASTING
3. THE PROPOSED METHOD
4. SUMMARY AND CONCLUSION
REFERENCES
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
[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 / International Journal Archive : Expert Systems with Applications 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
[단행본] - P. S. Kalekar / 2004 / Time Series Forecasting Using Holt-Winters Exponential Smoothing / Kanwal Rekhi School of Information Technology : 1 ~ 13
[학술지(정기간행물)] - C. M. LEE / 2011 / Short-term Load Forecasting Using Lifting Scheme and ARIMA Models / International Journal Archive : Expert Systems with Applications 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
[단행본] - P. S. Kalekar / 2004 / Time Series Forecasting Using Holt-Winters Exponential Smoothing / Kanwal Rekhi School of Information Technology : 1 ~ 13
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