A novel spatial–temporal generative autoencoder for wind speed uncertainty forecasting

Wind speed interval prediction is one of the most long-standing challenges because of the high uncertainty and the complex spatial–temporal correlation between wind turbines. In this paper, based on variational Bayesian inference, we propose a novel spatial–temporal generative autoencoder (STGAE) mo...

Celý popis

Podrobná bibliografia

Vydané v:	Energy (Oxford) Ročník 282; s. 128946
Hlavní autori:	Ma, Long, Huang, Ling, Shi, Huifeng
Médium:	Journal Article
Jazyk:	English
Vydavateľské údaje:	01.11.2023
Predmet:	Bayesian theory energy prediction probability distribution spatial data uncertainty wind speed wind turbines
ISSN:	0360-5442
On-line prístup:	Získať plný text
Tagy:	Pridať tag Žiadne tagy, Buďte prvý, kto otaguje tento záznam!