A Compound Structure for Wind Speed Forecasting Using MKLSSVM with Feature Selection and Parameter Optimization
المؤلفون المشاركون
Xiong, Nan
Sun, Sizhou
Fu, Jingqi
Zhu, Feng
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-21، 21ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-11-14
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
21
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The aims of this study contribute to a new hybrid model by combining ensemble empirical mode decomposition (EEMD) with multikernel function least square support vector machine (MKLSSVM) optimized by hybrid gravitation search algorithm (HGSA) for short-term wind speed prediction.
In the forecasting process, EEMD is adopted to make the original wind speed data decomposed into intrinsic mode functions (IMFs) and one residual firstly.
Then, partial autocorrelation function (PACF) is applied to identify the correlation between the corresponding decomposed components.
Subsequently, the MKLSSVM using multikernel function of radial basis function (RBF) and polynomial (Poly) kernel function by weight coefficient is exploited as core forecasting engine to make the short-term wind speed prediction.
To improve the regression performance, the binary-value GSA (BGSA) in HGSA is utilized as feature selection approach to remove the ineffective candidates and reconstruct the most relevant feature input-matrix for the forecasting engine, while real-value GSA (RGSA) makes the parameter combination optimization of MKLSSVM model.
In the end, these respective decomposed subseries forecasting results are combined into the final forecasting values by aggregate calculation.
Numerical results and comparable analysis illustrate the excellent performance of the EEMD-HGSA-MKLSSVM model when applied in the short-term wind speed forecasting.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Sun, Sizhou& Fu, Jingqi& Zhu, Feng& Xiong, Nan. 2018. A Compound Structure for Wind Speed Forecasting Using MKLSSVM with Feature Selection and Parameter Optimization. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-21.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1209601
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Sun, Sizhou…[et al.]. A Compound Structure for Wind Speed Forecasting Using MKLSSVM with Feature Selection and Parameter Optimization. Mathematical Problems in Engineering No. 2018 (2018), pp.1-21.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1209601
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Sun, Sizhou& Fu, Jingqi& Zhu, Feng& Xiong, Nan. A Compound Structure for Wind Speed Forecasting Using MKLSSVM with Feature Selection and Parameter Optimization. Mathematical Problems in Engineering. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-21.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1209601
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1209601
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