Geri Dön

Oblique random forest algorithm using lasso regression for wind power forecasting

Rüzgar enerjisi tahmini için lasso regresyonu kullanan eğik rassal orman algoritması

  1. Tez No: 762858
  2. Yazar: BURAK TABAK
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA GÖKÇE BAYDOĞAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, İstatistik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Industrial and Industrial Engineering, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 83

Özet

Yenilenebilir enerji kaynaklarına yönelimin artmasıyla birlikte rüzgar enerjisi birçok araştırmaya konu olmuştur. Rüzgar enerjisi, atmosferik koşullardaki, özellikle rüzgar hızındaki belirsizlikler nedeniyle, doğru bir şekilde tahmin etmeyi zorlaştıran stokastik bir yapıya sahiptir. Bu problemi çözmek için literatürde Sayısal Hava Tahmini modellerini girdi olarak kullanan istatistiksel yöntemler önerilmiştir. Rassal Orman, rüzgar enerjisi tahmininde sıklıkla kullanılan başarısı kanıtlanmış istatistiksel bir modeldir. Rassal Orman, veriyi her düğümde tek bir değişken üzerinden bölen karar ağaçlarını bir araya getirmektedir. Ancak tek bir değişken üzerinden yapılan bölünmeler doğru bir ayrım sağlamayabilir. Bu nedenle literatürde, özellikle sınıflandırma problemlerinde uygulanan ve veriyi doğrusal değişken kombinasyonları üzerinden bölen eğik karar ağacı algoritmaları önerilmektedir. Literatürde zaman serisi regresyon problemlerinde uygulanan eğik karar ağacı tabanlı yöntemler ile ilgili sınırlı sayıda çalışma bulunmaktadır. Bu tez, eğik karar ağaçlarını bir araya getiren bölgesel rüzgar enerjisi tahmin probleminde uygulanacak yeni bir strateji önermektedir. Önerilen yöntem, üç rüzgar enerjisi tahmin probleminde tek bir değişken üzerinden bölmeler yapan muadilleri ile karşılaştırılmıştır. Hesaplanan sonuçlara göre önerilen yöntem üç veri setinin hepsinde daha iyi performans göstermektedir.

Özet (Çeviri)

With the increasing trend towards the use of renewable energy sources, wind power has been the subject of many researches. Wind power has stochastic nature due to uncertainties in atmospheric conditions, especially in wind speed, which makes it hard to forecast accurately. To solve the problem, statistical methods using Numerical Weather Prediction (NWP) models as inputs are proposed in the literature. Random Forest is a statistical model frequently used in wind power forecasting with proven success. Random Forest ensembles decision trees that partition the feature space over a single variable at each node. However, partitions based on a single variable may fail to provide a proper distinction. Thus, oblique decision tree algorithms evaluating the partitions over linear combinations of variables are proposed in the literature, especially on classification problems. There are a limited number of studies in the literature on oblique decision tree-based methods applied in time series regression problems. This thesis proposes a novel strategy to be applied in regional wind power fore- casting tasks that ensembles oblique decision trees. The proposed method is compared with its univariate counterparts in three wind power forecasting tasks. Computational results show that the proposed method performs better on all tasks.

Benzer Tezler

  1. Hipertansif hastaların vasküler, patolojik, demografik ve radyoanatomik özelliklerinin konvansiyonel anjiyografi ile değerlendirilmesi

    The assessment of the vascular, pathologic, demographic and radioanatomic features in hypertensive patients using conventional angiography

    MELİKE TATLI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    AnatomiKarabük Üniversitesi

    Anatomi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ŞEYMA TOY

    DR. ÖĞR. ÜYESİ RUKİYE ÇİFTÇİ

  2. Ratlarda random yapılı 'dar pediküllü fan (Yelpaze)'' şekilli fleplerin yaşamlarının araştırılması

    Viability of the random pattern, 'Narrow pedicled fan' shaped flaps in rats

    HAKAN ÖZOCAK

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Plastik ve Rekonstrüktif CerrahiErciyes Üniversitesi

    Plastik Rekonstrüktif ve Estetik Cerrahi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İRFAN ÖZYAZGAN

  3. Orta enlem iyonküresi için rassal alan modeli geliştirilmesi

    Development of random field model for midlatitude ionosphere

    OZAN KÖROĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FEZA ARIKAN

  4. Developıng wıdeband acoustıc absorbers ınınterıor spaces: Modellıng, measurements andapplıcatıons

    İç mekanlarda genişbant akustik yutucuların geliştirilmesi: Modelleme, ölçümler ve uygulamalar

    ELA FASLLIJA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Mimarlıkİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    İç Mimarlık ve Çevre Tasarımı Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEMİHA YILMAZER

  5. Eksternal dakriyosistorinostomi ameliyatında W şeklinde cilt kesisi

    W shaped skin incision in external dacryocystorhinostomy surgery

    AYŞE TÖR AYVAZ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Göz HastalıklarıUludağ Üniversitesi

    Göz Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BÜLENT YAZICI