Solar Activity Prediction for Alarming Human’s Artifacts via Neurofuzzy Modeling and Singular Spectrum Analysis
- سال انتشار: 1387
- محل انتشار: شانزدهمین کنفرانس مهندسی برق ایران
- کد COI اختصاصی: ICEE16_394
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 2053
نویسندگان
Control and Intelligent center of Excellence, University of Tehran, Tehran, Iran Young Researchers club, Azad University
Control and Intelligent center of Excellence, University of Tehran, Tehran, Iran
Control and Intelligent center of Excellence, University of Tehran, Tehran, Iran
چکیده
solar activity modeling in recent years becomes a major area of investigation, especially due to the advent of satellite technology. Design of reliable alerting and warning systems is of utmost importance and international collaboration is needed to develop accurate prediction methodologies before the next strikes. This paper introduces an alarm system for long term prediction of solar activity indices which is based on combination of spectral analysis and neurofuzzy technique. A combination of singular spectrum analysis and locally linear neurofuzzy modeling technique is used to make accurate long-term prediction of solar extreme events. The principal components obtained from spectral analysis have narrow band frequency spectra and definite linear or nonlinear trends and periodic patterns, hence they are predictable in large prediction horizon. The incremental learning algorithm initiates a model for each of the components as an optimal linear least squares estimation, and adds the nonlinear neurons if they help to reduce error indices over training and validation sets. Simulation results depict the power of proposed method in long-term prediction of some important solar activity indices.کلیدواژه ها
solar activity, geomagnetic disturbances, neurofuzzy modeling, SSA, LoLiMoTمقالات مرتبط جدید
- بهینه سازی مدیریت انرژی در ریزشبکه ها با استفاده از الگوریتم های هوش مصنوعی
- مبانی، کاربردها و چالشهای یادگیری مشارکتی و تحلیل تجربی و مقایسه ابزارهای یادگیری فدرالی در پیاده سازی مدلهای یادگیری ماشین
- راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی برای بهره وری انرژی در تولید سیمان: یک بررسی جامع
- معماری اینترنت اشیا مبتنی بر هوش مصنوعی در مدیریت انرژی هوشمند
- سیستم های EMS/BMS در ساختمان های ZEB و نمونههای اجرا شده آن در سطح جهانی
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.