Multiperiod-Ahead Wind Speed Forecasting Using Deep Neural Architecture and Ensemble Learning
المؤلفون المشاركون
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-06-27
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Accurate forecasting of wind speed plays a fundamental role in enabling reliable operation and planning for large-scale integration of wind turbines.
It is difficult to obtain the accurate wind speed forecasting (WSF) due to the intermittent and random nature of wind energy.
In this paper, a multiperiod-ahead WSF model based on the analysis of variance, stacked denoising autoencoder (SDAE), and ensemble learning is proposed.
The analysis of variance classifies the training samples into different categories.
The stacked denoising autoencoder as a deep learning architecture is later built for unsupervised feature learning in each category.
The ensemble of extreme learning machine (ELM) is applied to fine-tune the SDAE for multiperiod-ahead wind speed forecasting.
Experimental results are made to demonstrate that the proposed model has the best performance compared with the classic WSF methods including the single SDAE-ELM, ELMAN, and adaptive neuron-fuzzy inference system (ANFIS).
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Chen, Lei& Li, Zhijun& Zhang, Yi. 2019. Multiperiod-Ahead Wind Speed Forecasting Using Deep Neural Architecture and Ensemble Learning. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1198047
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Chen, Lei…[et al.]. Multiperiod-Ahead Wind Speed Forecasting Using Deep Neural Architecture and Ensemble Learning. Mathematical Problems in Engineering No. 2019 (2019), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1198047
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Chen, Lei& Li, Zhijun& Zhang, Yi. Multiperiod-Ahead Wind Speed Forecasting Using Deep Neural Architecture and Ensemble Learning. Mathematical Problems in Engineering. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1198047
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1198047
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