Kode Sgp 13 April 2022 – Kebijakan Open Access Kelembagaan Program Open Access Edisi Khusus Panduan Proses Editorial Etika Riset dan Publikasi Biaya Pengolahan Artikel Penghargaan Rujukan
Semua artikel yang diterbitkan segera tersedia di seluruh dunia di bawah lisensi akses terbuka. Tidak diperlukan izin untuk menggunakan kembali semua atau sebagian dari artikel yang diterbitkan ini, termasuk gambar dan tabel. Dalam hal artikel diterbitkan di bawah lisensi Open Access Creative Commons CC BY, bagian mana pun dari artikel tersebut dapat digunakan kembali tanpa izin, selama artikel aslinya dirujuk dengan jelas. Untuk informasi lebih lanjut, kunjungi https:///openaccess.
Kode Sgp 13 April 2022
Studi unggulan mewakili penelitian paling maju yang dapat berdampak besar di lapangan. Artikel unggulan harus merupakan artikel seminal yang menggabungkan berbagai metode dan pendekatan, memberikan perspektif untuk bidang penelitian di masa depan, dan mengidentifikasi potensi penerapan penelitian.
Forum Syair Sgp
Karya-karya unggulan diajukan atas permintaan individu atau saran dari editor ilmiah dan harus mendapat opini positif dari peninjau.
Artikel Pilihan Editor didasarkan pada rekomendasi dari editor ilmiah jurnal dari seluruh dunia. Editor memilih beberapa artikel yang baru-baru ini diterbitkan dalam jurnal yang akan menjadi minat khusus bagi pembaca atau penting bagi bidang penelitian. Tujuannya adalah untuk memberikan gambaran tentang karya-karya paling menarik yang diterbitkan di berbagai bidang penelitian jurnal.
Daniel Vassallo Daniel Vassallo Scilit Preprints.org Google Scholar 1, * , Raghavendra Krishnamurthy Raghavendra Krishnamurti Scilit Preprints.org Google Scholar 2, Thomas Sherman Thomas Sherman Scilit Preprints.org Google Scholar 3. dan Fernand S. Fernan S. Google Scholar 1
Departemen Teknik Sipil dan Lingkungan dan Ilmu Bumi (CEEES), Universitas Notre Dame, Notre Dame, IN 46556, USA
Amazing Event Market Statistics: 2022 Edition
Diterima: 19 September 2020 / Direvisi: 12 Oktober 2020 / Diterima: 14 Oktober 2020 / Diterbitkan: 20 Oktober 2020
Pemodelan hutan acak (RF) adalah alat pembelajaran mesin yang kuat yang telah digunakan di banyak studi prediksi kecepatan/arus angin, tetapi tidak ada konsensus tentang strategi pemodelan RF yang optimal. Studi ini mengkaji tiga pertanyaan utama yang membantu mengidentifikasi dan mengukur dampak dari fitur model independen, yaitu: (1) penggunaan model RF independen sebagai mekanisme untuk mengoreksi persistensi RF, dan (2) strategi prediksi multilangkah rekursif dan langsung, dan (3) ketersediaan data pelatihan untuk akurasi prediksi model 1-6 jam sebelumnya. Kami memeriksa pertanyaan-pertanyaan ini menggunakan data dari platform FINO1 lepas pantai dan situs C1 Pengukuran Radiasi Atmosfer (ARM) Southern Great Plains (SGP), dan membandingkan hasil eksperimen dengan pendekatan kondisi-mapan. Karena FINO1 memiliki banyak ladang angin dan variabilitas antar tahunan yang besar, RF adalah mekanisme koreksi yang lebih efektif untuk kesalahan pendekatan yang konsisten. Strategi peramalan langsung sedikit mengungguli strategi rekursif, terutama untuk peramalan dengan tiga langkah atau lebih. Terakhir, peningkatan ketersediaan data (hingga 8 tahun data pelatihan) terus meningkatkan akurasi prediksi, tetapi pola aliran lingkungan yang berubah dapat meniadakan peningkatan ini. Hasil penelitian ini diharapkan dapat membantu para peneliti dan profesional industri di masa mendatang untuk mengembangkan model peramalan kecepatan angin frekuensi radio yang akurat dan andal.
Metode pembelajaran mesin menjadi semakin populer di industri energi angin, terutama dalam prediksi kecepatan/daya angin [1]. Meningkatnya penggunaan ML dan pemodelan statistik secara umum untuk tujuan prediktif disebabkan perbedaan waktu dibandingkan dengan metode tradisional lainnya. Model prediksi cuaca numerik (NWP) berjuang untuk memprediksi sifat atmosfer skala kecil yang sangat bervariasi (seperti kecepatan angin permukaan) dan seringkali terbatas pada prakiraan enam jam atau lebih karena biaya komputasi yang tinggi [2]. Di sisi lain, kegigihan naif (mis.
Langkah waktu yang diberikan, dan jumlah langkah waktu peramalan n) paling berguna untuk peramalan jangka pendek (<30 menit), karena akurasinya menurun seiring bertambahnya waktu peramalan. Oleh karena itu, metode statistik dan ML semakin populer dalam peramalan jangka pendek (30 menit-6 jam) karena efisiensinya, biaya rendah, dan pemodelan sederhana [3].
Yamaha Av Experience Studio
Random Forest (RF) adalah teknik pemodelan ML yang sangat menjanjikan dalam peramalan angin. Lahouar dan Slama [4] memperkirakan energi angin per jam menggunakan hingga 18 variabel input, menunjukkan bahwa simulasi RF kuat terhadap input yang berisik atau tidak relevan. Feng dkk. [5] menggunakan RF sebagai komponen dari sistem pemodelan pemilihan fitur yang mendalam dan meningkatkan akurasi peramalan energi angin per jam hingga 30% dibandingkan dengan model algoritma tunggal. Niu dkk. [6] menggunakan model RF dekomposisi-bobot hybrid wavelet yang dioptimalkan oleh algoritma immunoroslan untuk peramalan angin jangka pendek ultra. Model yang dikembangkan mengungguli model RF konvensional, jaringan saraf, dan mesin vektor pendukung. Matahari dkk. [7] menggunakan model hibrida yang menggabungkan jaringan keyakinan mendalam (prediksi kecepatan angin) dan frekuensi radio yang dioptimalkan untuk prediksi energi angin. Shi dkk. [8] mengembangkan model RF yang ditingkatkan menggunakan pemilihan fitur dua tahap dan rekonstruksi pohon keputusan untuk peramalan angin 15 menit, yang menunjukkan bahwa model yang ditingkatkan mengungguli RF asli, jaringan saraf, dan mesin vektor pendukung. Akhirnya, Vassallo et al. [9] menguji beberapa fungsi input atmosfer yang digunakan dalam model RF untuk memprediksi kecepatan angin.
Studi di atas memberikan wawasan berharga tentang bagaimana model RF dapat digunakan untuk membangun arsitektur ML yang optimal untuk prakiraan angin. Studi ini berbeda dari banyak hal di atas dan, daripada membangun arsitektur RF tunggal yang optimal, menimbulkan pertanyaan mendasar tentang pendekatan pemodelan terbaik saat menggunakan model RF untuk memprediksi kecepatan angin. Menurut penulis, setidaknya ada tiga isu yang menjadi perhatian khusus dalam peramalan kecepatan angin di industri energi angin yang kami bahas dalam makalah ini.
Sepengetahuan penulis, tidak satu pun dari ketiga pertanyaan ini yang dijawab secara definitif. Pertanyaan pertama adalah apakah model hybrid berkinerja lebih baik daripada model unik. Pendekatan hibrid dan ansambel (yang cenderung lebih kompleks) telah terbukti mengungguli komponen pemodelan individual [10], dan model hibrid yang diusulkan diinterpretasikan dengan baik dan membutuhkan daya komputasi yang sama dengan RF individual. model. Yang penting, satu-satunya perbedaan antara model RF mandiri dan model hibrid adalah pilihan variabel target (dijelaskan secara rinci di Bagian 2.3).
Pertanyaan kedua yang diajukan oleh Wang et al. [11] dan Ahmed dan Khalid [12] dengan hasil yang berbeda. Wang dkk. [11], menganalisis 48 model hibrida berbeda yang diuji pada data dari empat ladang angin, menemukan perbedaan yang hampir dapat diabaikan antara strategi rekursif dan strategi langsung. Ahmed dan Khalid [12] menemukan bahwa strategi langsung mengungguli strategi rekursif ketika digunakan untuk memprediksi waktu antara 2 dan 6 jam. Kami berharap dapat berkontribusi pada hasil ini dengan memeriksa dampak strategi pemodelan di dua lokasi yang berbeda secara iklim dan topografi.
The Road To 30 Gigawatts: Key Actions To Scale An Offshore Wind Industry In The United States
Pertanyaan ketiga adalah untuk menguji bagaimana model meningkat seiring dengan meningkatnya ketersediaan data. Sangat menarik apakah keakuratan model menunjukkan perilaku asimtotik dan apakah mencapai optimal yang stabil berdasarkan hampir satu dekade data pelatihan. Studi akhir ini akan membantu para peneliti dan profesional industri memahami seberapa banyak model prediksi RF perlu ditingkatkan dengan periode pengumpulan data yang lebih lama.
Dalam studi ini, kami menyelidiki pertanyaan-pertanyaan ini menggunakan model frekuensi radio untuk memprediksi kecepatan angin satu hingga enam jam ke depan di dua wilayah iklim yang berbeda. Model itu sendiri sengaja dibuat sesederhana mungkin untuk memperkirakan keefektifan setiap strategi dan skenario model. Data dikumpulkan dari anjungan FINO1 di Laut Utara dan Fasilitas Pusat Pengukuran Radiasi Atmosfer (ARM) Southern Great Plains (SGP) (selanjutnya disebut SGP C1) dekat Lamont, Oklahoma. Tes berlangsung dalam dua tahap, dua soal pertama diambil secara bersamaan, dan yang ketiga diambil secara terpisah. Perlu dicatat bahwa hasil kuantitatif penelitian ini tidak mewakili semua kumpulan data atau lokasi. Namun, diharapkan hasil penelitian ini dapat menjadi referensi yang instruktif dan dapat diandalkan untuk penelitian dan praktik industri di masa mendatang.
Bagian 2 memberikan ikhtisar model RF dan metodologi pengujian, serta deskripsi lokasi pengujian dan pemrosesan data untuk memverifikasi keakuratan hasil pemodelan. Bagian 3 menyajikan hasil percobaan dan pembahasan situs FINO1 dan SGP C1. Akhirnya, kesimpulan diberikan dalam Bagian 4.
Regresi RF [13] adalah model ML yang mengandalkan integrasi prediktor lemah seperti pohon regresi [14] untuk menghasilkan prediksi yang akurat dan andal. Setiap pohon dibuat secara independen menggunakan subset dari data pelatihan, sebuah proses yang dikenal sebagai bootstrap atau bagging. Setiap pohon diambil sampelnya secara acak dari set input data pelatihan (terdiri dari beberapa fitur input).
Newcastle’s Former Quilliam Brothers’ Teahouse To Reopen With New Name After Takeover
Lalu paskan subset unik Anda dari data pelatihan. Sekali