کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
10131489 | 1645543 | 2018 | 18 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A combination forecasting approach applied in multistep wind speed forecasting based on a data processing strategy and an optimized artificial intelligence algorithm
ترجمه فارسی عنوان
یک رویکرد پیش بینی ترکیبی که در پیش بینی سرعت باد چند مرحله براساس استراتژی پردازش داده ها و یک الگوریتم هوشمند بهینه سازی شده مصنوعی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
EMDMM5NWPLRASSAARIMAEEMDFnnWRFRBFHRMWCACEEMDWNNANNFISElman neural network - المان شبکه عصبیDifferential evolution - الگوریتم تکاملی تفاضلیWater cycle algorithm - الگوریتم چرخه آبParticle swarm optimization - بهینه سازی ازدحام ذراتPSO - بهینه سازی ازدحام ذراتWavelet transform - تبدیل موجکEmpirical mode decomposition - تجزیه حالت تجربیComplementary ensemble empirical mode decomposition - تجزیه حالت تجربی تجربی مؤسسه تکمیلیEnsemble Empirical mode decomposition - تجزیه حالت تجربی گروهیSingular spectrum analysis - تجزیه و تحلیل طیف منحصر به فردIntrinsic mode functions - توابع حالت ذاتیFuzzy inference system - سیستم استنتاج فازیFuzzy neural network - شبکه عصبی فازیArtificial Neural Network - شبکه عصبی مصنوعیWavelet neural network - شبکه عصبی موجکBack propagation neural network - شبکه عصبی پخش مستقیمIMFs - صندوق بین المللی پولKalman filter - فیلتر کالمان یا فیلتر کالمنSupport vector machine - ماشین بردار پشتیبانیSVM - ماشین بردار پشتیبانیSpatio-temporal model - مدل اسپکتیو زمانCombination model - مدل ترکیبیAutoregressive Integrated Moving Average - میانگین متحرک متحرک AutoregressiveEnn - نسبت بهNumerical weather prediction - پیش بینی آب و هوا عددیWind speed forecasting - پیش بینی سرعت بادCOSMO - کسومو
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی انرژی
مهندسی انرژی و فناوری های برق
چکیده انگلیسی
Owing to the complexity and uncertainty of wind speed, accurate wind speed prediction has become a highly anticipated and challenging problem in recent years. Researchers have conducted numerous studies on wind speed prediction theory and practice; however, research on multi-step wind speed prediction remains scarce, which hinders further development in this area. To improve upon the accuracy and stability of multi-step wind speed prediction, this paper proposes a combination model based on a data preprocessing strategy, an improved optimization model, a no negative constraint theory, and several single prediction models. To improve upon forecasting performance, an improved water cycle algorithm based on a quasi-Newton algorithm is proposed to optimize the weight coefficients of the single models. In the empirical research, 10-min and 30-min wind speed data from Shandong Province in China, collected for case studies, were used to assess the comprehensive performance of the proposed combination model. Finally, we used 10-fold cross-validation and multiple error criteria to evaluate the comprehensive performance of the proposed combination model. The simulation results indicate that (a) the quasi-Newton algorithm can effectively increase the diversity of the water cycle algorithm particles, resulting in improved water cycle algorithm optimization performance; (b) the combination model exhibits superior predictive performance to a single model by taking advantage of each single model; and (c) the proposed combination model can effectively improve multi-step wind speed prediction results.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Applied Energy - Volume 230, 15 November 2018, Pages 1108-1125
Journal: Applied Energy - Volume 230, 15 November 2018, Pages 1108-1125
نویسندگان
Zhongshan Yang, Jian Wang,