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Enregistrement W4292348875 · doi:10.1109/itc-egypt55520.2022.9855681

Multi-Modal Wind Speed Modeling Using Mixture Probability Density Functions

2022· article· en· W4292348875 sur OpenAlexaff
Mahzan Dalawir, Mohammad Borooshan, Ahmed Azab, Maher A. Azzouz, Ahmed S. A. Awad

Notice bibliographique

Revue2022 International Telecommunications Conference (ITC-Egypt) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Energy Research and Development
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWind speedProbability density functionBayesian information criterionModalMaximizationProbability distributionLikelihood-ratio testStatisticsMathematicsExpectation–maximization algorithmGoodness of fitBayesian probabilityMaximum likelihoodComputer scienceLikelihood functionAlgorithmApplied mathematicsMathematical optimizationMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For stochastic planning and operation of modern wind power farms, probability distribution functions (PDFs) are developed to estimate wind speed probabilities in a more predictable fashion. The parameters of the proposed model are obtained using the expectation-maximization (EM) algorithm to determine the model maximum log log-likelihood estimation (MLE). Additionally, the Bayesian information criterion (BIC), and Bootstrap Likelihood ratio test techniques are employed to analyze the appropriate number of PDFs and to determine the goodness of fit, respectively. The results demonstrate the accuracy of the proposed multi-modal PDFs compared to that of the well-known single PDFs utilized in the literature.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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