Optimal Parameter Selection for Support Vector Machine Based on Artificial Bee Colony Algorithm: A Case Study of Grid-Connected PV System Power Prediction
المؤلفون المشاركون
Pan, Sanbo
Gao, Xiang-ming
Yang, Shi-feng
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-08-22
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Predicting the output power of photovoltaic system with nonstationarity and randomness, an output power prediction model for grid-connected PV systems is proposed based on empirical mode decomposition (EMD) and support vector machine (SVM) optimized with an artificial bee colony (ABC) algorithm.
First, according to the weather forecast data sets on the prediction date, the time series data of output power on a similar day with 15-minute intervals are built.
Second, the time series data of the output power are decomposed into a series of components, including some intrinsic mode components IMFn and a trend component Res, at different scales using EMD.
The corresponding SVM prediction model is established for each IMF component and trend component, and the SVM model parameters are optimized with the artificial bee colony algorithm.
Finally, the prediction results of each model are reconstructed, and the predicted values of the output power of the grid-connected PV system can be obtained.
The prediction model is tested with actual data, and the results show that the power prediction model based on the EMD and ABC-SVM has a faster calculation speed and higher prediction accuracy than do the single SVM prediction model and the EMD-SVM prediction model without optimization.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Gao, Xiang-ming& Yang, Shi-feng& Pan, Sanbo. 2017. Optimal Parameter Selection for Support Vector Machine Based on Artificial Bee Colony Algorithm: A Case Study of Grid-Connected PV System Power Prediction. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141067
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Gao, Xiang-ming…[et al.]. Optimal Parameter Selection for Support Vector Machine Based on Artificial Bee Colony Algorithm: A Case Study of Grid-Connected PV System Power Prediction. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2017 (2017), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141067
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Gao, Xiang-ming& Yang, Shi-feng& Pan, Sanbo. Optimal Parameter Selection for Support Vector Machine Based on Artificial Bee Colony Algorithm: A Case Study of Grid-Connected PV System Power Prediction. Computational Intelligence and Neuroscience. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141067
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1141067
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