Rüzgar hızı tahmini için yapay sinir ağı ve adaptif sansürleme tekniği tabanlı yeni yaklaşımların geliştirilmesi
Development of new approaches based on artificial neural network and adaptive censoring technique for wind speed prediction
- Tez No: 675120
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ENGİN CEMAL MENGÜÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Enerji, Electrical and Electronics Engineering, Energy
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında, çok katmanlı algılayıcı (ÇKA) ve tekrarlayan sinir ağına (TSA) tabanlı yeni kısa vadeli rüzgar hızı tahminciler, veri adaptif sansürleme (VAS) stratejisi ile birleştirilerek önerilmiştir. Burada, çok-adım-ileri tahmin modu dikkate alınarak, ÇKA ve TSA yapıları için tüm eğitim kümelerinden en bilgilendirici giriş/çıkış rüzgar verilerinden oluşan yeni bir eğitim veri kümesini yinelemeli olarak elde edebilen VAS stratejisine dayalı en küçük ortalama kare (EKOK) algoritması (VAS-EKOK) tasarlanmıştır. VAS-EKOK daha az bilgilendirici eğitim verilerini yüksek doğrulukla sansürlememizi sağlamış ve böylece ÇKA ve TSA'nın eğitim maliyetlerini, test süreçlerindeki tahmin başarımlarını etkilemeden azaltmıştır. Gerçek hayattaki büyük ölçekli kısa vadeli rüzgar hızı verileri üzerinde gerçekleştirilen benzetim sonuçları, önerilen bu tahmincilerin belirtilen çekici özelliklerini doğrulamıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, novel short-term wind speed predictors based on multilayer perceptron (MLP) and recurrent neural network (RNN) are proposed by combining them with the data-adaptive censoring (DAC) strategy. Taking into account the multi-step ahead prediction mode, we design a DAC strategy based-least mean square (LMS) algorithm (DAC-LMS), which iteratively obtains a new training data set consisting of the most informative input-output wind data from all training set for MLP and RNN structures. This enables us to censor less informative training data with high accuracy and thereby the training costs of the MLP and RNN are reduced without affecting prediction performances in their testing processes. The conducted simulation results on real-life large-scale short-term wind speed data verify the mentioned attractive features of the proposed predictors.
Benzer Tezler
- Integration of spatial procedures to combat the desertification in Nineveh governorate, Iraq
Irak'ın Nineveh vilayetinde çölleşme ile mücadele için mekansal yöntemlerin entegrasyonu
BASHAR MUNEER YAHYA YAHYA
Doktora
İngilizce
2019
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER
- Modelling longitudinal motion of an electric vehicle and wheel slip control through NN based uncertainty prediction
Elektrikli aracın boyuna hareketinin modellenmesi ve yapay sinir ağı tabanlı belirsizlik kestirimli tekerlek kayma kontrolü
DUYGU ÖZYILDIRIM
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OVSANNA SETA ESTRADA
- A model based flight control system design approach for micro aerial vehicles using integrated flight testing and hil simulations
Küçük boyutlu insansız hava araçları üzerinde sistem tanılama, uçuş kontrol sistem tasarımı ve donanım ile benzetim uygulamaları
BURAK YÜKSEK
Doktora
İngilizce
2019
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖKHAN İNALHAN
- Tanker şamandıra bağlama sistemlerinin yapay sinir ağları tekniğiyle optimizasyonu
Optimization of spread mooring systems with artificial neural networks
MURAT YETKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi ve Deniz Teknolojisi Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AYHAN MENTEŞ
- İleri istatistiksel yöntemler kullanarak rüzgârdan üretilen elektriksel gücün tahmini
Wind-electric power forecast using advanced statistical methods
SERKAN BUHAN
Doktora
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. IŞIK ÇADIRCI