Optimizing Load Forecasting Configurations of Computational Neural Networks
Notice bibliographique
Résumé
Load demand forecasting is a broad branch of electric power systems engineering. In the last few decades, hundreds of methods have been suggested by many brilliant researchers around the world to improve the current forecasting tools. These tools are categorized as: deterministic, probabilistic, stochastic, and artificial intelligent (AI) algorithms. Among these approaches, artificial neural networks (ANNs) proved themselves as very competitive and highly precise methods to accurately forecast energy. ANNs are divided into two main types called: feed-forward networks and recurrent/feedback networks, where each type of them has multiple sub-types. This study tries to improve the performance of any existing type/sub-type of ANNs by optimizing its configuration through using the biogeography-based optimization (BBO) algorithm. The number of input variables, layers, neurons, and the types of activation functions and training algorithm all are optimized. The goal is to preserve the simplicity, so only very simple multi-layer feed-forward ANNs are used instead of using time-series-based feed-forward/feedback ANNs. To prove the effectiveness of hybridizing ANNs with evolutionary algorithms (EAs), numerical simulations are carried-out on some Nova Scotia's loads. The results obtained from these optimally configured ANN s are highly significant, and thus they confirm that allegation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».