A Short-Term Wind Speed Forecasting Hybrid Model Based on Empirical Mode Decomposition and Multiple Kernel Learning
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-11-04
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Short-term wind speed forecasting plays an increasingly important role in the security, scheduling, and optimization of power systems.
As wind speed signals are usually nonlinear and nonstationary, how to accurately forecast future states is a challenge for existing methods.
In this paper, for highly complex wind speed signals, we propose a multiple kernel learning- (MKL-) based method to adaptively assign the weights of multiple prediction functions, which extends conventional wind speed forecasting methods using a support vector machine.
First, empirical mode decomposition (EMD) is used to decompose complex signals into several intrinsic mode function component signals with different time scales.
Then, for each channel, one multiple kernel model is constructed for forecasting the current sequence signal.
Finally, several experiments are carried out on different New Zealand wind farm data, and the relevant prediction accuracy indexes and confidence intervals are evaluated.
Extensive experimental results show that, compared with existing machine learning methods, the EMD-MKL model proposed in this paper has better performance in terms of the prediction accuracy evaluation indexes and confidence intervals and shows a better ability to generalize.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Xu, Yuanyuan& Yang, Genke. 2020. A Short-Term Wind Speed Forecasting Hybrid Model Based on Empirical Mode Decomposition and Multiple Kernel Learning. Complexity،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1144576
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Xu, Yuanyuan& Yang, Genke. A Short-Term Wind Speed Forecasting Hybrid Model Based on Empirical Mode Decomposition and Multiple Kernel Learning. Complexity No. 2020 (2020), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1144576
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Xu, Yuanyuan& Yang, Genke. A Short-Term Wind Speed Forecasting Hybrid Model Based on Empirical Mode Decomposition and Multiple Kernel Learning. Complexity. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1144576
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1144576
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