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On Comparing Six Optimization Algorithms for Network-based Wind Speed forecasting

On Comparing Six Optimization Algorithms for Network-based W...

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第37届中国控制会议

作者： Huanjie Tao Xiaobo Lu School of Automation Southeast University Key Laboratory of Measurement and Control of Complex Systems of Engineering Ministry of EducationSoutheast University

Network-based wind speed forecasting has played an important role in the power system. The network parameters optimization is an important issue, and different optimization algorithms are believed to result in different forecasting accuracies. In this paper, six network parameters optimization algorithms, including Gradient descent, Momentum, Ada Grad, RMSprop, Adam, and Adadelta, are implemented and compared in the application of wind speed forecasting. As a case study, this paper uses a wind speed data obtained from Ningxia, China. The performance is evaluated by three metrics, namely, mean absolute error（MAE）, root mean square error（RMSE）, and mean absolute percentage error（MAPE）. The experiment results show that, Adam algorithm and RMSprop algorithm achieve better forecasting accuracy and less training time than the other optimization algorithms. This study can be a guide to the selection of optimization algorithms on wind speed forecasting problems for researchers.

关键词： Wind speed forecasting Back-propagation neural network forecasting accuracy Optimization algorithms

来源： cnki会议评论

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