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講演抄録/キーワード
講演名 2017-03-10 09:10
電力需要データに特化した特徴抽出方法と背景情報推定方法の提案
吉田将大今西智哉西 宏章慶大
技報オンラインサービス実施中
抄録 (和) 今日,スマートメータの普及に伴い,建物の詳細な消費電力データが取得可能になった.今後スマートメータが更に普及すると,取得環境の異なる膨大なデータが蓄積されるため,これらを有効に活用するにはデータの取得環境に対して汎用的,かつ低計算コストな特徴抽出方法が必要である.そこで本報告では,電力データに特化した特徴量抽出手法を提案する.更に,抽出した特徴量から居住者人数と延べ床面積を推定し,提案手法をその推定精度,計算コスト,汎用性の面から提案手法を評価した.結果,既存手法を用いた場合と比べて推定精度は向上した.また,取得環境の異なる電力データに対して提案手法を適応する事で,提案手法の汎用性を確認した. 
(英) Recently, detailed power demand information of the building is being aggregated, accompanied by the spread of smart meters. Continuous spread of smart meter will aggregate large amount of data from area in several conditions. In order to utilize these data effectively, feature extraction method that is generic, and law computational cost is required. Therefore, the feature value extraction method for power demand information is proposed in this report. Furthermore, we estimate family structure and floor space from the extracted feature value, and evaluate the proposal method through its estimation accuracy, computational cost, and generality. As the result, we have managed to improve the estimation accuracy compared to the existing method. We have also verified its’ generality by adopting the proposal method to data aggregated from different conditions.
キーワード (和) スマートメータ / 特徴抽出 / 機械学習 / / / / /  
(英) Smart meter / Feature extraction / Machine learning / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 116, no. 511, DC2016-89, pp. 285-290, 2017年3月.
資料番号 DC2016-89 
発行日 2017-03-02 (CPSY, DC) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 CPSY DC IPSJ-SLDM IPSJ-EMB IPSJ-ARC  
開催期間 2017-03-09 - 2017-03-10 
開催地(和) 具志川農村環境改善センター 
開催地(英) Kumejima Island 
テーマ(和) 組込み技術とネットワークに関するワークショップETNET2017 
テーマ(英) ETNET20167 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 DC 
会議コード 2017-03-CPSY-DC-SLDM-EMB-ARC 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 電力需要データに特化した特徴抽出方法と背景情報推定方法の提案 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Data Mining and Private Information Detection Method using Power Demand 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) スマートメータ / Smart meter  
キーワード(2)(和/英) 特徴抽出 / Feature extraction  
キーワード(3)(和/英) 機械学習 / Machine learning  
キーワード(4)(和/英) /  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 吉田 将大 / Yoshida Masahiro / ヨシダ マサヒロ
第1著者 所属(和/英) 慶応義塾大学 (略称: 慶大)
Keio University (略称: Keio Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 今西 智哉 / Imanishi Tomoya / イマニシ トモヤ
第2著者 所属(和/英) 慶応義塾大学 (略称: 慶大)
Keio University (略称: Keio Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 西 宏章 / Nishi Hiroaki / ニシ ヒロアキ
第3著者 所属(和/英) 慶応義塾大学 (略称: 慶大)
Keio University (略称: Keio Univ.)
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講演者
発表日時 2017-03-10 09:10:00 
発表時間 20 
申込先研究会 DC 
資料番号 IEICE-CPSY2016-143,IEICE-DC2016-89 
巻番号(vol) IEICE-116 
号番号(no) no.510(CPSY), no.511(DC) 
ページ範囲 pp.285-290 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-CPSY-2017-03-02,IEICE-DC-2017-03-02 


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