A Novel Approach for Seasonality and Trend Detection using Fast Fourier Transform in Box-Jenkins Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Forecasting is the first step to deal with the new generation of renewable energy systems. The accuracy of the forecasting techniques is very important. Time series technique is one of the powerful tools used for forecasting, but it works well with stationary data. In addition, non-stationary time series can cause unexpected behaviors or create a non-existing relationship between two variables. This work was motivated by the need of detecting the seasonality and trend for a given data. The trend and seasonality components are very important in dealing with forecasting. Based on the trend and seasonality we could use clustered regions and feed the clustered regions to a forecasting technique like ANN, WNN or Kalman Filtering. Then aggregating the forecasted data back again for a better performance. In this paper we use Fast Fourier Transform (FFT) in Box-Jenkins approach instead of Autocorrelation Function (ACF) for the seasonality and trend detection. The present study is validated using visual inspection, statistical tests and time series decomposition in identifying the trend and the seasonality by applying them to wind speed time series. The results of FFT technique and ACF are compared to the results of the most well-known techniques. The results show that some methods have minor limitations in determining either the trend or the seasonality compared to FFT.
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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 ».