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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.3
- 수록면
- 413 - 418 (6page)
- DOI
- 10.5370/KIEE.2023.72.3.413
이용수
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The electricity consumption data is collected using the communication network from the smart meter. Missing values occur depending on the status of the meter and the communication network environment. In previous studies, missing value interpolation was suggested as a method of using electricity users" past electricity usage patterns, but autocorrelation in artificial intelligence techniques can reduce generalization performance. In this study, the method of generating deep learning models by business improved the stability and efficiency of the model compared to the method of interpolation by electricity user. An interpolation model creation method was presented by comparing four LSTM models with higher accuracy than GRU.
목차
Abstract
1. 서론
2. 관련 이론
3. 보간 모델 실험
4. 결론
References
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