Prédiction de la vitesse du vent par la technique de bagging Extreme Learning Machines
| dc.contributor.author | Riadh, BENHARIRA | |
| dc.date.accessioned | 2018-02-25T09:03:52Z | |
| dc.date.available | 2018-02-25T09:03:52Z | |
| dc.date.issued | 2016 | |
| dc.description.abstract | Le développement et l’exploitation des énergies renouvelables ont connu une forte augmentation ces dernières années. D’ici 20-30 ans, tout système énergétique durable sera basé sur l’utilisation raisonnable des sources traditionnelles et sur un recours aux énergies renouvelables. Naturellement décentralisées, il est intéressant de les exploiter sur le lieu de consommation, en les transformant directement soit en chaleur, soit en électricité selon les besoins. La production d’électricité décentralisée par sources d’énergies renouvelables offre une plus grande sûreté d’approvisionnement des consommateurs tout en respectant l’environnement. Cependant le caractère aléatoire de ces sources nous impose d’établir des règles d’utilisation de ces systèmes pour les exploiter au mieux. Pour cette raison l’objectif de notre travail est de développer un modèle de calcul basé sur la technique de bagging appliqué à un modèle neuronal à savoir : ELM (Extreme Learning Machines) pour prédire la vitesse du vent avec MATLAB. | en_US |
| dc.identifier.other | 85 | |
| dc.identifier.uri | http://dspace.univ-msila.dz:8080//xmlui/handle/123456789/3066 | |
| dc.language.iso | fr | en_US |
| dc.publisher | UNIVERSITE DE MOHAMED BOUDIAF M'SILA FACULTE DE TECHNOLOGIE | en_US |
| dc.subject | ELM (Extreme Learning Machine) ; l’énergie éolienne ; Bagging ; Réseaux de neurones. | en_US |
| dc.title | Prédiction de la vitesse du vent par la technique de bagging Extreme Learning Machines | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |