Oblique random forest algorithm using lasso regression for wind power forecasting
Rüzgar enerjisi tahmini için lasso regresyonu kullanan eğik rassal orman algoritması
- Tez No: 762858
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA GÖKÇE BAYDOĞAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, İstatistik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Industrial and Industrial Engineering, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2023
AnatomiKarabük ÜniversitesiAnatomi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞEYMA TOY
DR. ÖĞR. ÜYESİ RUKİYE ÇİFTÇİ
- 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
2019
Plastik ve Rekonstrüktif CerrahiErciyes ÜniversitesiPlastik Rekonstrüktif ve Estetik Cerrahi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İRFAN ÖZYAZGAN
- Orta enlem iyonküresi için rassal alan modeli geliştirilmesi
Development of random field model for midlatitude ionosphere
OZAN KÖROĞLU
Doktora
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FEZA ARIKAN
- Developıng wıdeband acoustıc absorbers ınınterıor spaces: Modellıng, measurements andapplıcatıons
İç mekanlarda genişbant akustik yutucuların geliştirilmesi: Modelleme, ölçümler ve uygulamalar
ELA FASLLIJA
Doktora
İngilizce
2024
Mimarlıkİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesiİç Mimarlık ve Çevre Tasarımı Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEMİHA YILMAZER
- Eksternal dakriyosistorinostomi ameliyatında W şeklinde cilt kesisi
W shaped skin incision in external dacryocystorhinostomy surgery
AYŞE TÖR AYVAZ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2009
Göz HastalıklarıUludağ ÜniversitesiGöz Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT YAZICI