کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Owing to its minimal pollution and efficient energy use, wind energy has become one of the most widely exploited renewable energy resources. The successful integration of wind power into the grid system is contingent upon accurate wind speed forecasting models. However, the task of wind speed forecasting is challenging due to the inherent intermittent characteristics of wind speed. In this paper, a hybrid machine learning approach is developed for predicting short-term wind speed. First, the wind data was decomposed into modal components using Successive Variational Mode Decomposition (SVMD). Then, each sub-signal was fitted into a Least Squares Support Vector Machines (LSSVM) model, with its hyperparameter optimized by a novel variant of Quantum-behaved Particle Swarm Optimization (QPSO), QPSO with elitist breeding (EBQPSO). Second, the residuals making up for the differences between the original wind series and the aggregate of the SVMD modes were modeled using long short-term model (LSTM). Then, the overall predicted values were computed using the aggregate of the LSSVM and the LSTM models. Finally, the performance of the proposed model was compared against state-of-the-art benchmark models for forecasting wind speed using two separate data sets collected from a local wind farm. Empirical results show significant improvement in performance by the proposed method, achieving a 1.21% to 32.76% reduction in root mean square error (RMSE) and a 2.05% to 40.75% reduction in mean average error (MAE) compared to the benchmark methods. The entire code implementation of this work is freely available in Github.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
با توجه به حداقل آلودگی و استفاده از انرژی کارآمد ، انرژی باد به یکی از منابع گسترده انرژی تجدید پذیر تبدیل شده است.ادغام موفقیت آمیز قدرت باد در سیستم شبکه بر روی مدلهای دقیق پیش بینی سرعت باد مشروط است.با این حال ، وظیفه پیش بینی سرعت باد به دلیل ویژگی های ذاتی متناوب سرعت باد چالش برانگیز است.در این مقاله ، یک رویکرد یادگیری ماشین ترکیبی برای پیش بینی سرعت باد کوتاه مدت ایجاد شده است.اول ، داده های باد با استفاده از تجزیه حالت متغیر پی در پی (SVMD) به اجزای معین تجزیه شد.سپس ، هر زیر سیگنال در مدل حداقل مربعات پشتیبانی از دستگاه های بردار (LSSVM) قرار گرفت ، با این وجود هایپرپارامتر آن توسط یک نوع جدید بهینه سازی ذرات کوانتومی-پسر بهینه سازی (QPSO) ، QPSO با پرورش نخبه گرا (EBQPSO) بهینه شد.دوم ، باقیمانده ها برای تفاوت بین سری باد اصلی و کل حالت های SVMD با استفاده از مدل کوتاه مدت بلند مدت (LSTM) مدل شدند.سپس ، مقادیر پیش بینی شده کلی با استفاده از کل مدل های LSSVM و LSTM محاسبه شد.سرانجام ، عملکرد مدل پیشنهادی در برابر مدل های معیار پیشرفته برای پیش بینی سرعت باد با استفاده از دو مجموعه داده جداگانه جمع آوری شده از یک مزرعه بادی محلی مقایسه شد.نتایج تجربی نشان می دهد که با استفاده از روش پیشنهادی ، عملکرد قابل توجهی در عملکرد ، دستیابی به 1.21 ٪ تا 32.76 ٪ کاهش میانگین خطای مربع (RMSE) و کاهش 2.05 تا 40.75 ٪ در میانگین خطای متوسط (MAE) در مقایسه با روش های معیار نشان می دهد.کل اجرای کد این کار آزادانه در GitHub در دسترس است.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
