Feature selection using a genetic algorithm for solar power prediction
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F16%3A86099082" target="_blank" >RIV/61989100:27240/16:86099082 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-33609-1_37" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-33609-1_37</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-33609-1_37" target="_blank" >10.1007/978-3-319-33609-1_37</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Feature selection using a genetic algorithm for solar power prediction
Popis výsledku v původním jazyce
We study an automatic procedure for selecting the most useful external variables for solar power forecasting. We use Genetic Algorithm (GA) as combinatorial optimisation tool of these feature variables. As forecasting model we use a particular case of Neural Network named Echo State Networks (ESN), which has been successfully used in the community for solving temporal learning problems. We study more than 20 weather variables that can impact on the solar power, and we compare the obtained results by GAs with the Spearman's rank correlation coefficient. Our approach is evaluated on a well-known public dataset, and we obtain promising results. (C) Springer International Publishing Switzerland 2016.
Název v anglickém jazyce
Feature selection using a genetic algorithm for solar power prediction
Popis výsledku anglicky
We study an automatic procedure for selecting the most useful external variables for solar power forecasting. We use Genetic Algorithm (GA) as combinatorial optimisation tool of these feature variables. As forecasting model we use a particular case of Neural Network named Echo State Networks (ESN), which has been successfully used in the community for solving temporal learning problems. We study more than 20 weather variables that can impact on the solar power, and we compare the obtained results by GAs with the Spearman's rank correlation coefficient. Our approach is evaluated on a well-known public dataset, and we obtain promising results. (C) Springer International Publishing Switzerland 2016.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2016
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Advances in Intelligent Systems and Computing. Volume 450
ISBN
978-3-319-33608-4
ISSN
1615-3871
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
11
Strana od-do
409-419
Název nakladatele
Springer
Místo vydání
Heidelberg
Místo konání akce
Soči
Datum konání akce
16. 5. 2016
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—