Gaussian Mixture Model for the Estimation of Multiyear Solar Irradiance Probability Density
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Notice bibliographique
Résumé
The increasing popularity of photovoltaic resources and the connection of solar farms in larger sizes to power distribution networks make it imperative for network designers to assess the variability of available solar resources at a given location. This is normally achieved by attempting to obtain an accurate estimation of the probability density function (pdf) of solar irradiance at the given site. The parametric beta distribution has long been a popular choice in such studies because of its ease of use. However, pdf estimation using parametric functions can lead to inaccurate models and suboptimal decisions being made about the suitability of potential farm site. In this article, a more robust estimation of solar irradiance pdf than that given by the popular beta distribution is obtained by using a Gaussian mixture model (GMM). Using multiyear solar data, the GMM estimate is also compared with a widely used nonparametric kernel density estimation model that employs a common rule-of-thumb bandwidth selection method. Assessments are carried out using a goodness-of-fit test, three error measures, and the coefficient of determination index. Results demonstrate the improved accuracy and robustness of the GMM, which consistently achieves better performance metrics compared with the kernel density estimation (KDE) model and the beta distribution.
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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 | 0,000 |
| 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 découle