Experimental Design of Wind Speed Analytics Prediction Methodology Using Modified Deep Learning Principle
Notice bibliographique
Résumé
Wind speed forecasting is important in broad areas such as renewable energy management, disaster prediction, aviation safety and agricultural planning. Nevertheless, the prediction of the wind speed is a complicated problem which is highly non-linear, stochastic and chaotic and depends on a variety of environmental factors. The study introduces an enhanced deep learning-based wind speed analytics model based on Convolutional Neural Networks (CNN), Long Short-Term Memory (LSTM), and multi-head attention models, coupled with residual connections and a specially designed peak-sensitive loss. The model was trained and validated using real-time and historical data collected with meteorological sensors and IoT-based deployments in the different geographical and climatic settings. The model showed significant progressions compared to the conventional approaches like ARIMA and bare LSTM, with a Root Mean Squared Error (RMSE) of <tex xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">$1.38 ~\mathrm{m} / \mathrm{s}$</tex> and a Mean Absolute Error (MAE) of <tex xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">$1.05 ~\mathrm{m} / \mathrm{s}$</tex>, having a R2 value of 0.95 and a maximum wind detection accuracy of 94.3%. This performance is owed to the architectural improvements that focus on the short-term changes and peak winds. Also, the hyperparameter tuning was done with Bayesian Optimization, so that optimal configuration is achieved automatically. The suggested architecture is lightweight and can be deployed on edge computing platforms, which would be appropriate to real-time forecasting. This paper has created a predictable, interpretive, and highly accurate method of predicting the wind speed. It provides access points into smart city systems and renewable energy networks, where dynamic wind situations can be anticipating to promote the optimization of efficiency and resilience.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».