![](/images/graphics-bg.png)
Short-Term Wind Speed Prediction Using EEMD-LSSVM Model
المؤلفون المشاركون
Yuan, Xiaohui
Kang, Aiqing
Tan, Qingxiong
Lei, Xiaohui
Yuan, Yanbin
المصدر
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-22، 22ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-12-12
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
22
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Hybrid Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD) and Least Square Support Vector Machine (LSSVM) is proposed to improve short-term wind speed forecasting precision.
The EEMD is firstly utilized to decompose the original wind speed time series into a set of subseries.
Then the LSSVM models are established to forecast these subseries.
Partial autocorrelation function is adopted to analyze the inner relationships between the historical wind speed series in order to determine input variables of LSSVM models for prediction of every subseries.
Finally, the superposition principle is employed to sum the predicted values of every subseries as the final wind speed prediction.
The performance of hybrid model is evaluated based on six metrics.
Compared with LSSVM, Back Propagation Neural Networks (BP), Auto-Regressive Integrated Moving Average (ARIMA), combination of Empirical Mode Decomposition (EMD) with LSSVM, and hybrid EEMD with ARIMA models, the wind speed forecasting results show that the proposed hybrid model outperforms these models in terms of six metrics.
Furthermore, the scatter diagrams of predicted versus actual wind speed and histograms of prediction errors are presented to verify the superiority of the hybrid model in short-term wind speed prediction.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Kang, Aiqing& Tan, Qingxiong& Yuan, Xiaohui& Lei, Xiaohui& Yuan, Yanbin. 2017. Short-Term Wind Speed Prediction Using EEMD-LSSVM Model. Advances in Meteorology،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-22.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1122856
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Kang, Aiqing…[et al.]. Short-Term Wind Speed Prediction Using EEMD-LSSVM Model. Advances in Meteorology No. 2017 (2017), pp.1-22.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1122856
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Kang, Aiqing& Tan, Qingxiong& Yuan, Xiaohui& Lei, Xiaohui& Yuan, Yanbin. Short-Term Wind Speed Prediction Using EEMD-LSSVM Model. Advances in Meteorology. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-22.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1122856
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1122856
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)