Atsiliepimai
Aprašymas
This thesis describes performance measures and ensemble architectures for deterministic and probabilistic forecasts using the application example of wind power forecasting and proposes a novel scheme for the situation-dependent aggregation of forecasting models. For performance measures, error scores for deterministic as well as probabilistic forecasts are compared, and their characteristics are shown in detail. For the evaluation of deterministic forecasts, a categorization by basic error measure and normalization technique is introduced that simplifies the process of choosing an appropriate error measure for certain forecasting tasks. Furthermore, a scheme for the common evaluation of different forms of probabilistic forecasts is proposed. Based on the analysis of the error scores, a novel hierarchical aggregation technique for both deterministic and probabilistic forecasting models is proposed that dynamically weights individual forecasts using multiple weighting factors such as weather situation and lead time dependent weighting. In the experimental evaluation it is shown that the forecasting quality of the proposed technique is able to outperform other state of the art forecasting models and ensembles.
This thesis describes performance measures and ensemble architectures for deterministic and probabilistic forecasts using the application example of wind power forecasting and proposes a novel scheme for the situation-dependent aggregation of forecasting models. For performance measures, error scores for deterministic as well as probabilistic forecasts are compared, and their characteristics are shown in detail. For the evaluation of deterministic forecasts, a categorization by basic error measure and normalization technique is introduced that simplifies the process of choosing an appropriate error measure for certain forecasting tasks. Furthermore, a scheme for the common evaluation of different forms of probabilistic forecasts is proposed. Based on the analysis of the error scores, a novel hierarchical aggregation technique for both deterministic and probabilistic forecasting models is proposed that dynamically weights individual forecasts using multiple weighting factors such as weather situation and lead time dependent weighting. In the experimental evaluation it is shown that the forecasting quality of the proposed technique is able to outperform other state of the art forecasting models and ensembles.
Ženkliuku „Kainos garantija” pažymėtoms prekėms Knygos.lt garantuoja geriausią kainą. Jei identiška prekė kitoje internetinėje parduotuvėje kainuoja mažiau - kompensuojame kainų skirtumą. Kainos lyginamos su knygos.lt nurodytų parduotuvių sąrašu prekių kainomis. Knygos.lt įsipareigoja kompensuoti kainų skirtumą pirkėjui, kuris kreipėsi „Kainos garantijos” taisyklėse nurodytomis sąlygomis. Sužinoti daugiau
DĖMESIO!
Ši knyga pateikiama ACSM formatu. Jis nėra tinkamas įprastoms skaityklėms, kurios palaiko EPUB ar MOBI formato el. knygas.
Svarbu! Nėra galimybės siųstis el. knygų jungiantis iš Jungtinės Karalystės.
Daugiau informacijos apie ACSM formato knygas ir kaip jas skaityti rasite čia.
DĖMESIO!
Tai yra elektroninė knyga, skirta skaityti el. knygų skaityklėse, telefonuose, planšetėse ar kompiuteriuose.
Svarbu! Nėra galimybės siųstis el. knygų jungiantis iš Jungtinės Karalystės.
DĖMESIO!
Tai knyga, kurią parduoda privatus žmogus. Kai apmokėsite užsakymą, jį per 7 d. išsiųs knygos pardavėjas . Jei to pardavėjas nepadarys laiku, pinigai jums bus grąžinti automatiškai.
Šios knygos būklė nėra įvertinta knygos.lt ekspertų, todėl visa atsakomybė už nurodytą knygos kokybę priklauso pardavėjui.
Norite ir jūs parduoti skaitytas knygas ir užsidirbti?
Sužinokite daugiau čia
Perskaityta knyga: Nenauja knyga, kuri parduodama tiesiai iš knygos.lt sandėlio. Knygos kokybė įvertinta knygos.lt ekspertų.
Atsiliepimai