Wind/solar power forecasting using improved LSTM neural networks
Nowadays, new energy become more and more important not only for industry but also for our citizens. How to forecast the wind and solar power correctly is also necessary for power plant. In this dissertation, four kinds of forecasting system based respectively on NARX model, BP neural network model,...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Liu, Shixian |
---|---|
مؤلفون آخرون: | Ponnuthurai N. Suganthan |
التنسيق: | Theses and Dissertations |
اللغة: | English |
منشور في: |
2019
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | http://hdl.handle.net/10356/78572 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Forecasting of solar radiation using fuzzy neural networks
بواسطة: Seng, Anthony Sunjaya.
منشور في: (2012) -
Short-term residential load forecasting based on LSTM recurrent neural network
بواسطة: Kong, Weicong, وآخرون
منشور في: (2021) -
Solar PV parameter forecast using generalized neural networks
بواسطة: Ong, Pei Qi
منشور في: (2023) -
Solar power forecasting using sky imagers
بواسطة: Tan, Justine Choon Ping
منشور في: (2014) -
Smart electronic skin having gesture recognition function by LSTM neural network
بواسطة: Chen, Teng Peng, وآخرون
منشور في: (2019)