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J-GLOBAL ID:202202233009765881   整理番号:22A0311793

位相空間再構成とElmanネットワーク-Grey Wolf最適化に基づく短期風速予測【JST・京大機械翻訳】

Short-Term Wind Speed Prediction Based on Phase Space Reconstruction and Elman Network-Grey Wolf Optimization
著者 (3件):
資料名:
巻: 257  ページ: 241-250  発行年: 2022年 
JST資料番号: W5072A  ISSN: 2190-3018  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: ドイツ (DEU)  言語: 英語 (EN)
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風速の突然の変化によって引き起こされた短期風速予測の低精度の問題に照準を定めた。Elmanネットワークを最適化するため,位相空間再構成法と灰色鉄アルゴリズムに基づく複合短期風速予測アルゴリズムを提案した。まず第一に,アルゴリズムは,オリジナルのシーケンスデータを再構成するために位相空間再構成法を使用し,時系列予測モデルを構築する。次に,Elmanネットワークを用いて,このモデルを訓練し,そして,灰色の鉄のアルゴリズムを,ネットワークパラメータを最適化するために使用した。最後に,予測による評価指数を提案し,予測効果を評価した。シミュレーションと試験を通して,この方法は予測精度をよりよく改良することができた。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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著者キーワード (3件):
分類 (2件):
分類
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風力エネルギー  ,  風力発電 
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