Tidal Current and Level Uncertainty Prediction via Adaptive Linear Programming
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Short-term uncertainty prediction modeling of tidal power generation supports power systems in reserve and regulation markets. In tidal power generation via various tidal energy harvesting technologies, tidal current and level are the most influential factors. This paper addresses a nonparametric prediction interval (NPI)-based uncertainty model thereof. The proposed model adapts a bi-level optimization formulation, based on extreme learning machine (ELM) prediction engine and quantile regression (QR). The quantile probabilities are asymmetrically and adaptively chosen in the upper level optimization to make prediction intervals sharper for a specific reliability level (RL). Besides, the training process of ELM is improved by adaptively selecting ELM's hidden neurons via upper level optimization. The lower level optimization finds ELM's output weighting coefficients through linear programming of QR. The heuristic optimization, consisting of gray wolf optimizer and simplex method, is designed to facilitate the NPI with high exploration and exploitation capabilities in upper level optimization. The performance of the proposed NPI is examined using empirical data recorded in three different sites, located in North America. The results of case studies show that the proposed NPI can provide sharper PIs in comparison to the well-tailored rival models whilst a prespecified RL criterion is met.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle