Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Phương pháp trí tuệ tính toán kết hợp để dự đoán nhiệt độ điểm sương
Tóm tắt
Gần đây, việc sử dụng các mô hình kết hợp đã thu hút sự chú ý đáng kể khi chúng tận dụng được những đặc điểm riêng của từng kỹ thuật để nâng cao độ chính xác và độ tin cậy của các dự đoán. Trong nghiên cứu này, một phương pháp kết hợp mới kết hợp máy học cực đoan (ELM) với thuật toán biến đổi wavelet (WT) được đề xuất để dự đoán nhiệt độ điểm sương hàng ngày. Để kiểm tra tính hợp lệ của phương pháp này, tập dữ liệu thời tiết hàng ngày cho cảng Bandar Abass nằm ở phía nam bờ biển Iran được sử dụng. Giá trị của phương pháp ELM-WT được xác minh so với ELM, máy vector hỗ trợ và mạng nơ-ron nhân tạo dựa trên một số chỉ số thống kê nổi tiếng. Kết quả đạt được cho thấy phương pháp ELM-WT kết hợp thể hiện sự vượt trội tuyệt đối so với các kỹ thuật mạnh khác được áp dụng. Trong bốn tập hợp tham số đã xem xét với 1, 2 và 3 đầu vào, độ chính xác cao hơn có thể đạt được bằng cách sử dụng tổ hợp của nhiệt độ môi trường trung bình (T_avg) và độ ẩm tương đối (R_h). Đối với mô hình ELM-WT tốt nhất sử dụng T_avg và R_h làm đầu vào, các chỉ số thống kê của sai số phần trăm tuyệt đối trung bình, sai số thành phần tuyệt đối trung bình, sai số bình phương trung bình và hệ số xác định lần lượt là 6,1664 %, 0,5495, 0,7621 và 0,9953 °C. Dựa trên sai số phần trăm tương đối (RPE), đối với mô hình ELM-WT tốt nhất, 91 % các dự đoán nằm trong phạm vi chấp nhận được của RPE từ -10 đến +10 %. Tóm lại, kết quả của nghiên cứu này một cách thuyết phục cho thấy rằng việc kết hợp ELM với WT sẽ là một lựa chọn hấp dẫn để cung cấp các dự đoán chính xác và cải tiến đáng kể độ chính xác của ELM.
Từ khóa
#học máy #nhiệt độ điểm sương #biến đổi wavelet #mô hình kết hợp #trí tuệ tính toánTài liệu tham khảo
Adamowski J, Chan HF (2011) A wavelet neural network conjunction model for groundwater level forecasting. J Hydrol 407(1):28–40
Agam N, Berliner PR (2006) Dew formation and water vapor absorption in semi-arid environments—a review. J Arid Environ 65:572–590
Asefa T, Kemblowski M, McKee M, Khalil A (2006) Multi-time scale stream flow predictions: the support vector machines approach. J Hydrol 318:7–16
Atzema AJ, Jacobs AFG, Wartena L (1990) Moisture distribution within a maize crop due to dew. Neth J Agric Sci 38:117–129
Aziz A, Wong K (1992) Neural-network approach to the determination of aquifer parameters. Ground Water GRWAAP 30:164–166
Balkhair K (2002) Aquifer parameters determination for large diameter wells using neural network approach. J Hydrol 265:118–128
Burrus CS, Gopinath RA, Guo H (1997) Introduction to wavelets and wavelet transforms: a primer. Prentice Hall, Englewood Cliffs
Chau K (2007) Reliability and performance-based design by artificial neural network. Adv Eng Softw 38:145–149
Duzen H, Aydin H (2012) Sunshine-based estimation of global solar radiation on horizontal surface at Lake Van region (Turkey). Energy Convers Manag 58:35–46
Ghouti L, Sheltami TR, Alutaibi KS (2013) Mobility prediction in mobile ad hoc networks using extreme learning machines. Proc Comput Sci 19:305–312
Huang GB, Zhu QY, Siew CK (2004) Extreme learning machine: a new learning scheme of feedforward neural networks. Int Jt Conf Neural Netw 2:985–990
Huang GB, Zhu QY, Siew CK (2006a) Extreme learning machine: theory and applications. Neurocomputing 70:489–501
Huang GB, Chen L, Siew CK (2006b) Universal approximation using incremental constructive feedforward networks with random hidden nodes. IEEE Trans Neural Netw 17:879–892
Huang G, Huang GB, Song S, You K (2015) Trends in extreme learning machines: a review. Neural Netw 61:32–48
Hubbard KG, Mahmood R, Carlson C (2003) Estimating daily dew point temperature for the northern Great Plains using maximum and minimum temperature. Agron J 95(2):323–328
Jawerth B, Sweldens W (1994) An overview of wavelet based multiresolution analyses. SIAM Rev 36(3):377–412
Ji Y, Sun S (2013) Multitask multiclass support vector machines: model and experiments. Pattern Recogn 46(3):914–924
Kalteh AM (2013) Monthly river flow forecasting using artificial neural network and support vector regression models coupled with wavelet transform. Comput Geosci 54:1–8
Kavousi-Fard A, Samet H, Marzbani F (2014) A new hybrid modified firefly algorithm and support vector regression model for accurate short term load forecasting. Expert Syst Appl 41:6047–6056
Kim S, Singh VP, Lee CJ, Seo Y (2014) Modeling the physical dynamics of daily dew point temperature using soft computing techniques. KSCE J Civ Eng. doi:10.1007/s12205-014-1197-4
Kimball JS, Running SW, Nemani R (1997) An improved method for estimating surface humidity from daily minimum temperature. Agric For Meteorol 85:87–98
Kisi O, Cimen M (2012) Precipitation forecasting by using wavelet-support vector machine conjunction model. Eng Appl Artif Intell 25:783–792
Kottek M, Grieser J, Beck C, Rudolf B, Rubel F (2006) World map of the Koppen–Geiger climate classification updated. Meteorol Z 15(3):259–263
Lee S-W, Verri A (2003) Support vector machines for computer vision and pattern recognition. World Scientific, Singapore
Liang NY, Huang GB, Rong HJ, Saratchandran P, Sundararajan N (2006) A fast and accurate on-line sequential learning algorithm for feedforward networks. IEEE Trans Neural Netw 17:1411–1423
Liang R-P, Huang S-Y, Shi S-P, Sun X-Y, Suo S-B, Qiu J-D (2012) A novel algorithm combining support vector machine with the discrete wavelet transform for the prediction of protein sub cellular localization. Comput Biol Med 42:180–187
Lu WZ, Wang WJ (2005) Potential assessment of the “support vector machine” method in forecasting ambient air pollutant trends. Chemosphere 59:693–701
Mallat SGA (1989) Theory for multiresolution signal decomposition: the wavelet representation. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 11(7):674–693
Mallat SGA (2009) A wavelet tour of signal processing: the sparse way, 3rd edn. Academic Press, Burlington
Mohammadi K, Shamshirband S, Seyed Danesh A, Zamani M, Sudheer C (2015) Horizontal global solar radiation estimation using hybrid SVM-firefly and SVM-wavelet algorithms: a case study. Nat Hazards. doi:10.1007/s11069-015-2047-5
Mohammadi K, Shamshirband S, Petkovic D, Yee PL, Mansor Z (2016) Using ANFIS for selection of more relevant parameters to predict dew point temperature. Appl Therm Eng 96:311–319
Nadig K, Potter W, Hoogenboom G, McClendon R (2013) Comparison of individual and combined ANN models for prediction of air and dew point temperature. Appl Intell 39:354–366. doi:10.1007/s10489-012-0417-1
Nian R, He B, Zheng B, Heeswijk MV, Yu Q, Miche Y et al (2014) Extreme learning machine towards dynamic model hypothesis in fish ethology research. Neurocomputing 128:273–284
Olatomiwa L, Mekhilef S, Shamshirband S, Mohammadi K, Petkovic D, Sudheer C (2015) A support vector machine-firefly algorithm-based model for global solar radiation prediction. Sol Energy 115:632–644
Partal T, Kisi O (2007) Wavelet and neuro-fuzzy conjunction model for precipitation forecasting. J Hydrol 342:199–212
Peng Z, Chu F (2004) Application of the wavelet transform in machine condition monitoring and fault diagnostics: a review with bibliography. Mech Syst Signal Process 18(2):199–221
Rajasekaran S, Gayathri S, Lee TL (2008) Support vector regression methodology for storm surge predictions. Ocean Eng 35(16):1578–1587
Schalkoff RJ (1997) Artificial neural networks. McGraw-Hill Higher Education, New York
Shamshirband S, Petković D, Pavlović NT, Sudheer C, Torki A, Altameem TA, Gani A (2015) Support vector machine firefly algorithm based optimization of lens system. Appl Opt 54:37–45
Shamshirband S, Mohammadi K, Khorasanizadeh H, Yee PL, Lee M, Petković D, Zalnezhad E (2016) Estimating the diffuse solar radiation using a coupled support vector machine–wavelet transform model. Renew Sustain Energy Rev 56:428–435
Shank DB (2006) Dew point temperature prediction using artificial neural networks, MS thesis. Harding University
Shank DB, Hoogenboom G, McClendon RW (2008) Dew point temperature prediction using artificial neural networks. Appl Meteorol Climatol 47:1757–1769
Shiri J, Kim S, Kisi O (2014) Estimation of daily dew point temperature using genetic programming and neural networks approaches. Hydrol Res 45(2):165–181
Shrivastava NA, Panigrahi BK (2014) A hybrid wavelet-ELM based short term price forecasting for electricity Markets. Electr Power Energy Syst 55:41–50
Slatyer RO (1967) Plant–water relationships. Academic Press, London
Snyder RL, Melo-Abreu JPd (2005) Frost protection: fundamentals, practice and economics, vol 1. Food and Agricultural Organization of the United Nations, Rome
Sudheer C, Sohani SK, Kumar D, Malik A, Chahar BR, Nema AK et al (2014) A support vector machine-firefly algorithm based forecasting model to determine malaria transmission. Neurocomputing 129:279–288
Sun S (2013) A survey of multi-view machine learning. Neural Comput Appl 23(7–8):2031–2038
Vapnik V (2000) The nature of statistical learning theory. Springer, New York
Vapnik VN, Vapnik V (1998) Statistical learning theory, vol 2. Wiley, New York
Wang W, Ding J (2003) Wavelet network model and its application to the prediction of hydrology. Nat Sci 1(1):67–71
Wang X, Han M (2014) Online sequential extreme learning machine with kernels for nonstationary time series prediction. Neurocomputing 145:90–97
Wang DD, Wang R, Yan H (2014) Fast prediction of protein–protein interaction sites based on Extreme Learning Machines. Neurocomputing 128:258–266
Went FW (1955) Fog, mist dew and other sources of water. Year book agriculture. US Department of Agriculture, Washington, DC, pp 103–109
Wong PK, Wong KI, Vong CM, Cheung CS (2015) Modeling and optimization of biodiesel engine performance using kernel-based extreme learning machine and cuckoo search. Renew Energy 74:640–647
Wu KP, Wang SD (2009) Choosing the kernel parameters for support vector machines by the inter-cluster distance in the feature space. Pattern Recogn 42(5):710–717
Xiong T, Bao Y, Hu Z (2014) Multiple-output support vector regression with a firefly algorithm for interval-valued stock price index forecasting. Knowl Based Syst 55:87–100
Yang H, Huang K, King I, Lyu MR (2009) Localized support vector regression for time series prediction. Neurocomputing 72(10):2659–2669
Yu Q, Miche Y, Séverin E, Lendasse A (2014) Bankruptcy prediction using extreme learning machine and financial expertise. Neurocomputing 128:296–302
Zhao Z, Li P, Xu X (2013) Forecasting model of coal mine water inrush based on extreme learning machine. Appl Math Inf Sci 7:1243–1250
Zounemat-Kermani M (2012) Hourly predictive Levenberg–Marquardt ANN and multi linear regression models for predicting of dew point temperature. Meteorol Atmos Phys 117:181–192