A novel decomposition-based localized short-term tidal current speed and direction prediction model
Notice bibliographique
Résumé
To integrate tidal energy into the existing grid, it is important to accurately predict the amount of tidal energy available in the short-term horizon. In this regard, the short-term prediction of tidal current becomes crucial The tidal energy depends not only on the tidal current speed (TCS), but also on the tidal current direction (TCD). The non-stationarity and non-linearity of the TCS and TCD time series lower the predictability of them. Using decomposition approaches, these non-linear and non-stationary time series can be decomposed into several components which are more predictable. On the other hand, in order to predict any volatility of a non-linear time series, localized approaches perform better compared to training the prediction model in a global fashion. In this regard, this paper proposes a novel prediction model based on ensemble empirical mode decomposition (EEMD) and localized least squares support vector machine (LSSVM) to increase the prediction accuracy of TCS and TCD. The proposed model is compared with the auto-regressive integrated moving average (ARIMA) model and the LSSVM-based model. The actual data recorded from the Shark River Entrance (Florida, U.S.) is used to verify the applicability of the proposed prediction model.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».