Multi-objective Genetic Algorithm Optimization of a Neural Network for Estimating Wind Speed Prediction Intervals
Notice bibliographique
Résumé
In this work, the non-dominated sorting genetic algorithm-II (NSGA-II) is applied to determine the weights of a neural network trained for short-term forecasting of wind speed. More precisely, the neural network is trained to produce the lower and upper bounds of the prediction intervals of wind speed. The objectives driving the search for the optimal values of the neural network weights are the coverage of the prediction intervals (to be maximized) and the width (to be minimized). A real application is shown with reference to hourly wind speed, temperature, relative humidity and pressure data in the region of Regina, Saskatchewan, Canada. Correlation analysis shows that the wind speed has weak dependence on the above mentioned meteorological parameters; hence, only hourly historical wind speed is used as input to a neural network model trained to provide in output the one-hour-ahead prediction of wind speed. The originality of the work lies in proposing a multi-objective framework for estimating wind speed prediction intervals (PIs), optimal both in terms of accuracy (coverage probability) and efficacy (width). In the case study analyzed, a comparison with two single-objective methods has been done and the results show that the PIs produced by NSGA-II compare well with those and are satisfactory in both objectives of high coverage and small width.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».