Resumen

Se proponen varios criterios para seleccionar el número de neuronas ocultas en modelos de redes neuronales artificiales (ANN) y, basándose en el criterio evolucionado, se propone un modelo inteligente de red neuronal de conjunto para predecir la velocidad del viento en aplicaciones de energía renovable. El modelo de pronóstico de velocidad del viento basado en la red neuronal de conjunto inteligente está diseñado promediando los valores pronosticados de múltiples modelos de redes neuronales que incluyen el perceptrón multicapa (MLP), el neurona lineal adaptativa multicapa (Madaline), la red neuronal de retropropagación (BPN) y la red neuronal probabilística (PNN) para obtener una mayor precisión en la predicción de la velocidad del viento con un mínimo error. La selección aleatoria de números de neuronas ocultas en la red neuronal artificial resulta en problemas de sobreajuste o subajuste. Este trabajo tiene como objetivo evitar la aparición de problemas de sobreajuste y subajuste. La selección del número de neuronas ocultas se realiza en este trabajo empleando

• Materias:Transporte ferroviario Extracción cinética Estudio poblacional Comportamiento ingestivo Técnica quirúrgica
• Subjects:Railway transport Kinetic extraction Population study Ingestive behavior Surgical technique
• Palabras claves:Propuesto; Neuronas ocultas; Red neuronal artificial; Modelo de conjunto; Velocidad del viento; Predicción
• Keywords:Proposed; Hidden neurons; Artificial neural network; Ensemble model; Wind speed; Prediction