TAILIEUCHUNG - Hướng tiếp cận hồi quy mới cho dự báo tốc độ gió

Trong bài báo này, chúng tôi giới thiệu một hướng tiếp cận sử dụng hồi quy tuyến tính (Linear Regression - LR) trong hai bước, được gọi là two-step LR, để dự báo cho dữ liệu có cấu trúc không - thời gian (spatio - temporal data). Ở bước đầu tiên tất cả các đặc trưng được chia thành các nhóm con và sử dụng hồi quy tuyến tính cho mỗi nhóm con đặc trưng để có các giá trị hồi quy tương ứng với mỗi nhóm. Bước hai áp dụng hồi quy tuyến tính một lần nữa cho các giá trị hồi quy thu được ở bước một để tạo ra giá trị hồi quy cuối cùng. | Vietnam J. Agri. Sci. 2021 Vol. 19 No. 4 443-451 Tạp chí Khoa học Nông nghiệp Việt Nam 2021 19 4 443-451 HƯỚNG TIẾP CẬN HỒI QUY MỚI CHO DỰ BÁO TỐC ĐỘ GIÓ Nguyễn Hoàng Huy Hoàng Thị Thanh Giang Khoa Công nghệ thông tin Học viện Nông nghiệp Việt Nam Tác giả liên hệ nhhuy@ Ngày nhận bài Ngày chấp nhận đăng TÓM TẮT Trong bài báo này chúng tôi giới thiệu một hướng tiếp cận sử dụng hồi quy tuyến tính Linear Regression - LR trong hai bước được gọi là two-step LR để dự báo cho dữ liệu có cấu trúc không - thời gian spatio - temporal data . Ở bước đầu tiên tất cả các đặc trưng được chia thành các nhóm con và sử dụng hồi quy tuyến tính cho mỗi nhóm con đặc trưng để có các giá trị hồi quy tương ứng với mỗi nhóm. Bước hai áp dụng hồi quy tuyến tính một lần nữa cho các giá trị hồi quy thu được ở bước một để tạo ra giá trị hồi quy cuối cùng. Cách tiếp cận sử dụng two-step LR có hiệu năng tốt nhất khi dự báo tốc độ gió. Dự báo tốc độ gió hữu ích cho tích hợp năng lượng gió vào lưới điện bởi vì năng lượng gió được sinh bởi tuabin gió có mối quan hệ mật thiết với tốc độ gió. Sự khó dự đoán trước và thay đổi liên tục của tốc độ gió là một trong những khó khăn căn bản nhất của việc tích hợp này. Từ khóa Dữ liệu không - thời gian dữ liệu số chiều cao dự báo tốc độ gió. A Novel Regression Approach for wind Speed Forecasting ABSTRACT The paper presents a spatio-temporal data forecasting approach using Linear Regression LR in two steps called two-step LR. In the first step all features were divided into subgroups and Linear Regressions was utilized to obtain a regression value for each feature subgroup. In the second step Linear Regressions was applied again to these regression values to generate the final regression value. The approach using two -step LR had state-of- the-art performance for a wind speed forecasting problem. Wind speed forecasting would be useful for the integration of wind energy into the power grid because wind power .

• Kỹ thuật lập trình
• Hướng tiếp cận hồi quy mới
• Dự báo tốc độ gió
• Dữ liệu số chiều cao
• Hồi quy tuyến tính
• Bài toán dự báo tốc độ gió