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J-GLOBAL ID：201702233062312538   整理番号：17A1743610

ウインドファームの短期風速予測モデル【JST・京大機械翻訳】

COMBINATION FORECASTING MODEL OF SHORT-TERM WIND SPEED FOR WIND FARM

著者 (3件)： Zhang Yan (華北電力大学自動化系,保定,071003) ,  Wang Dongfeng (華北電力大学自動化系,保定,071003) ,  Han Pu (華北電力大学自動化系,保定,071003)
資料名： Taiyangneng Xuebao  (Taiyangneng Xuebao)
巻： 38  号： 6  ページ： 1510-1516  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0629A  ISSN： 0254-0096  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 短期風速予測の精度を改善するために,重み係数によるサポートベクトルマシン(SVM)の組合せ風速予測モデルを提案した。単一予測モデルとして,異なるカーネル関数に基づくサポートベクトルマシンを選択し,単一モデルの間の差異を保証し,カーネルパラメータを粒子群最適化アルゴリズムにより最適化し,各単一モデルの正確さを保証した。組合せ予測法は,予測誤差の最小二乗と最小基準による可変重み係数の組合せ予測法を採用し,各モデルの風速予測の異なる時間における重み係数を計算した。シミュレーション実験により,可変重みづけ組合せ予測モデルが短期風速予測において良好な予測効果を持ち,予測精度が各単一モデルと固定重み係数の組合せモデルより優れていることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *予測モデル ,  最適化 ,  予測誤差 ,  *風速 ,  最小二乗法 ,  サポートベクトルマシン ,  *予測 ,  予測技法 ,  *ウインドファーム ,  重みづけ ,  シミュレーション
準シソーラス用語： 予測精度 ,  粒子群最適化 ,  重み係数 ,  *風速予測 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： wind speed prediction ,  support vector machine ,  combination forecasting ,  variable weight coefficient ,  chaos phase space reconstruction

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： ウインドファーム ,  短期 ,  風速予測 ,  モデル