Simplified-Boost Reinforced Model-Based Complex Wind Signal Forecasting
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-16، 16ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-09-30
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
16
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Wind signal forecasting has become more and more crucial in the structural health monitoring system and wind engineering recently.
It is a challenging subject owing to the complicated volatility of wind signals.
The robustness and generalization of a predictor are significant as well as of high precision.
In this paper, an adaptive residual convolutional neural network (CNN) is developed, aiming at achieving not only high precision but also high adaptivity for various wind signals with varying complexity.
Afterwards, reinforced forecasting is adopted to enhance the robustness of the preliminary forecasting.
The preliminary forecast results by adaptive residual CNN are integrated with historical observed signals as the new input to reconstruct a new forecasting mapping.
Meanwhile, simplified-boost strategy is applied for more generalized results.
The results of multistep forecasting for five kinds of nonstationary non-Gaussian wind signals prove the more excellent adaptivity and robustness of the developed two-stage model compared with single models.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Lin, Qiushuang& Li, Chunxiang. 2020. Simplified-Boost Reinforced Model-Based Complex Wind Signal Forecasting. Advances in Civil Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1125893
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Lin, Qiushuang& Li, Chunxiang. Simplified-Boost Reinforced Model-Based Complex Wind Signal Forecasting. Advances in Civil Engineering No. 2020 (2020), pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1125893
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Lin, Qiushuang& Li, Chunxiang. Simplified-Boost Reinforced Model-Based Complex Wind Signal Forecasting. Advances in Civil Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1125893
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1125893
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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