Publikace detail

Expectation-Maximization algorithm for Evaluation of Wind Direction Characteristics

Autoři: Marek Jaroslav | Heckenbergerová Jana

Rok: 2015

Druh publikace: článek ve sborníku

Název zdroje: IEEE 15th International Conference on Environment and Electrical Engineering, EEEIC 2015: Conference Proceedings

Název nakladatele: IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers)

Místo vydání: New York

Strana od-do: 1730-1735

Tituly:

Jazyk	Název	Abstrakt	Klíčová slova
cze	EM algoritmus pro vyčíslení základních charakteristik rozdělení směru větru	Směrové distribuční funkce mohou být využity pro modelování široké škály technických problémů a jevů. Směs konečného počtu kruhových normálních von Misesových distribucí bývá využívána k reprezentaci směrových dat z různých oblastí, např. energetického průmyslu, medicíny, dolování dat. Tento článek prezentuje pravděpodobnostní model pro popis převládajících směrů větru. K odhadu neznámých parametrů MVM distribuce je použit algoritmus EM. Výpočet je demonstrován pro náhodný výběr dat se směrem větru na kanadském letišti St. John's Airport, Newfoundland. Experimentální výsledky ukazují, že EM algoritmus umožňuje najít kvalitní odhad neznámých parametrů zvoleného modelu. Při běhu EM algoritmu je jako ukončovací kritérium zvolena statistika chi-kvadrátu, která pro vstupní data konvergovala k hodnotě 335. Tato testová hodnota ale nesplnila Pearsonův test dobré shody a nulová hypotéza, že data pochází z odhadnuté směsi von Misesových distribucí, byla zamítnuta.	kruhová data; EM algoritmus; směs von Mises distribucí; modelování směru větru
eng	Expectation-Maximization algorithm for Evaluation of Wind Direction Characteristics	Directional statistical distributions can be used to model a wide range of industrial and phenomena. Finite mixtures of circular normal von Mises (MvM) distributions have been used to represent directional data from various domains including energy industry, medical science, and information retrieval. This paper presents the probabilistic modeling of the prevailing wind directions. Expectation-maximization algorithm (EM algorithm) is employed to evaluate unknown parameters of MvM distribution. The evaluation is carried out using real-world data sets describing annual wind direction at St. John's airport in Newfoundland, Canada. Experimental results show that EM algorithm is able to find good model parameters corresponding to input data. However, because the termination criterion χ2-function converges to 335, the resulting distribution cannot pass Pearson's test of goodness of fit.	circular data; Expectation-Maximization algorithm; Mixture of von Mises Distribution; wind direction modelling

Vyhledávání

Přihlášení pro studenty

Přihlášení pro zaměstnance

Publikace detail

Katedry

Služby

Jak nás najdete?

Často hledáte