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J-GLOBAL ID：201802249855651019   整理番号：18A0484360

変分モード分解,特異スペクトル解析,LSTMネットワークとELMに基づく風速予測のためのスマート多段階の深い学習モデル【Powered by NICT】

Smart multi-step deep learning model for wind speed forecasting based on variational mode decomposition, singular spectrum analysis, LSTM network and ELM

著者 (3件)： Liu Hui (Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Key Laboratory of Traffic Safety on Track of Ministry of Education, School of Traffic and Transportation Engineering, Central South University, Changsha 410075, Hunan, China) ,  Mi Xiwei (Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Key Laboratory of Traffic Safety on Track of Ministry of Education, School of Traffic and Transportation Engineering, Central South University, Changsha 410075, Hunan, China) ,  Li Yanfei (Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Key Laboratory of Traffic Safety on Track of Ministry of Education, School of Traffic and Transportation Engineering, Central South University, Changsha 410075, Hunan, China)
資料名： Energy Conversion and Management  (Energy Conversion and Management)
巻： 159  ページ： 54-64  発行年： 2018年 
JST資料番号： A0552A  ISSN： 0196-8904  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 計画,スケジューリングおよび整備風力発電のに必須である正確でロバストな風速予測。本研究では,VMD(変分モード分解),SSA(特異スペクトル解析),LSTM(長期短期メモリ)ネットワークとELM(極端学習機械)を組合せて提案した新しい風速多段階予測モデル,VMDを用いて元の風速データを分解する一連のサブ層にすることである;SSAは全てのサブ層の動向情報を抽出するために採用されているLSTMネットワークはVMD SSAによって得られた低周波サブ層の予測を完成するために使用されている;ELMはVMD SSAによって得られた高周波サブ層の予測を完成するために使用されている。提案されたモデルの多段階予測性能を調べるために,八つのモデルを比較に含まれている。四実験結果は:(a)全ての含まれるモデルの中で,提案したモデルが最良の多段階予測性能を示した;(b)他の関連するモデルと比較して,提案したモデルがより効果的と動向情報の抽出にロバストである。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 風力発電 ,  *変分法 ,  スケジューリング ,  *風速 ,  *モデル ,  *学習モデル ,  *ネットワーク ,  *学習 ,  ロバスト性 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 予測性能 ,  動向情報 ,  *風速予測 ,  *特異スペクトル解析 ,  *モード分解 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 風速予測 ,  変分モード分解 ,  特異スペクトル解析 ,  深い学習 ,  長い短期記憶ネットワーク ,  極端学習機械

分類 (2件)： 風力エネルギー  (LB03060X) ,  風力発電  (NB03120Q)

タイトルに関連する用語 (8件)： 変分 ,  モード分解 ,  特異スペクトル解析 ,  LSTMネットワーク ,  ELM ,  風速予測 ,  段階 ,  学習モデル