A Hybrid Generative Adversarial Network Model for Ultra Short-Term Wind Speed Prediction
Notice bibliographique
Résumé
To improve the accuracy of ultra-short-term wind speed prediction, a hybrid generative adversarial network model (HGANN) is proposed in this paper. Firstly, to reduce the noise of the wind sequence, the raw wind data are decomposed using complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise (CEEMDAN). Then the decomposed modalities are entered into the HGANN network for prediction. HGANN is a continuous game between the generator and the discriminator, which in turn allows the generator to learn the distribution of the wind data and make predictions about it. Notably, we developed the optimized broad learning system (OBLS) as a generator for the HGANN network, which can improve the generalization ability and error convergence of HGANN. In addition, improved particle swarm optimization (IPSO) was used to optimize the hyperparameters of OBLS. To validate the performance of the HGANN model, experiments were conducted using wind sequences from different regions and at different times. The experimental results show that our model outperforms other cutting-edge benchmark models in single-step and multi-step forecasts. This demonstrates not only the accuracy and robustness of the proposed model but also the applicability of our model to more general environments for wind speed prediction.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».