“米国にあるUniversity of UtahのMoatazら研究者は、こうした状況に着目し、電気料金が需給量に応じたマーケットプライスによって決定されるシステム構築を目指し、いくつかの異なる機械学習手法を使いながら一つの都市全体の電力需要予測を試み、アルゴリズムごとの性能を比較した。結果、外生的入力を利用した非線形自己回帰ニューラルネットワークモデルを用いたときに、最も高い正確さで電力需要予測をすることができることが判明した。”
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