کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6764247 | 1431578 | 2018 | 31 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Prediction intervals for global solar irradiation forecasting using regression trees methods
ترجمه فارسی عنوان
فواصل پیش بینی برای پیش بینی جهانی تابش خورشیدی با استفاده از روش های رگرسیون درختان
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
پیش بینی های احتمالی، بسته بندی تقویت، هرس کردن طول متوسط فاصله، احتمالات پوشش فاصله پیش بینی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی انرژی
انرژی های تجدید پذیر، توسعه پایدار و محیط زیست
چکیده انگلیسی
A global horizontal irradiation prediction (from 1â¯h to 6â¯h) is performed using 2 persistence models (simple and “smart” ones) and 4 machine learning tools belonging to the regression trees methods family (normal, pruned, boosted and bagged). A prediction band is associated to each forecast using methodologies based on: bootstrap sampling and k-fold approach, mutual information, stationary time series process with clear sky model, quantiles estimation and cumulative distribution function. New reliability indexes (gamma index and gamma test) are built from the mean interval length (MIL) and prediction interval coverage probability (PCIP). With such methods and error metrics, good prediction bands are estimated for Ajaccio (France) with a MIL close to 113â¯Wh/m2, a PCIP reaching 70% and a gamma index lower than 0.9.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Renewable Energy - Volume 126, October 2018, Pages 332-340
Journal: Renewable Energy - Volume 126, October 2018, Pages 332-340
نویسندگان
Cyril Voyant, Fabrice Motte, Gilles Notton, Alexis Fouilloy, Marie-Laure Nivet, Jean-Laurent Duchaud,