Energy, Год журнала: 2024, Номер unknown, С. 133645 - 133645
Опубликована: Окт. 1, 2024
Язык: Английский
Energy, Год журнала: 2024, Номер unknown, С. 133645 - 133645
Опубликована: Окт. 1, 2024
Язык: Английский
Expert Systems with Applications, Год журнала: 2024, Номер 255, С. 124766 - 124766
Опубликована: Дек. 1, 2024
Язык: Английский
Процитировано
7Energy Conversion and Management, Год журнала: 2024, Номер 321, С. 119094 - 119094
Опубликована: Сен. 25, 2024
Язык: Английский
Процитировано
5Physics of Fluids, Год журнала: 2025, Номер 37(1)
Опубликована: Янв. 1, 2025
Accurate ultra-short-term wind speed prediction is critical for various engineering applications. Although decomposition-integration methods are widely used this purpose, several challenges remain. This study addresses these by integrating two-stage feature extraction, a combination weight model, and intelligent integration to improve accuracy. In the decomposition phase, two advanced employed reduce data complexity extract comprehensive features. During reconstruction, multiscale sample entropy applied balance computational efficiency with model complexity. To overcome limitations of individual forecasting models, combined incorporating deep learning approaches developed, weights adaptively optimized using Sparrow Search Algorithm. Additionally, address variability in subsequence contributions, based on models implemented, ensuring robust accurate final predictions. Validation from three Hong Kong Observatory weather stations demonstrates that proposed method outperforms benchmark achieving more-satisfactory accuracy, stability, robustness.
Язык: Английский
Процитировано
0Renewable Energy, Год журнала: 2025, Номер unknown, С. 122950 - 122950
Опубликована: Март 1, 2025
Язык: Английский
Процитировано
0Renewable Energy, Год журнала: 2024, Номер 237, С. 121774 - 121774
Опубликована: Окт. 30, 2024
Язык: Английский
Процитировано
0Energy, Год журнала: 2024, Номер unknown, С. 133645 - 133645
Опубликована: Окт. 1, 2024
Язык: Английский
Процитировано
0