แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th
Jirawat Jungaowdet. Sunspots prediction of the 25th solar cycles using deep neural network assisted by particle swarm optimization. (). King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library. : , 2023.
Sunspots prediction of the 25th solar cycles using deep neural network assisted by particle swarm optimization
Name: Rati Wongsathan
Organization :
North-Chiang Mai University. Faculty of Engineering and Technology
Email :
rati@northcm.ac.th
Name: Kuakoon Intarakamhaeng
Organization :
North-Chiang Mai University. Faculty of Engineering and Technology
Name: Jirawat Jungaowdet
Organization :
North-Chiang Mai University. Faculty of Engineering and Technology
keyword:
Particle swarm optimization
LCSH:
Solar cycle
-- Forecasting
LCSH:
Sunspots
-- Forecasting
Abstract:
In the past, the severe magnetic storm caused by the
high sunspot disrupted the communication and power
grid systems. This work is to predict the peak and the
occurrence of the sunspot number (SSN) for the ongoing
solar cycle 25. The predictive model based on deep feedforward
neural network (DNN) is proposed with the
modified dropout technique to improve deep learning. In
addition, the particle swarm optimization is used in
searching for the optimal hyperparameters to increase
the performance of the DNN. As a result, the historical
70-month-SSN is selected to forecast the next 60-month-
SSN through the 7-layer-dropout DNN containing an
average of 40 hidden neurons a layer. The prediction
results show that the SSN reaches the peaks of about 150
in 2025 and 2027, and cycle 25 occurs between 2019
2030, slightly different from those predicted by NASA
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address:
BANGKOK
Email:
library@kmutnb.ac.th
Created:
2023
Modified:
2023-10-03
Issued:
2023-10-03
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation :
ใน มหาวิทยาลัยศรีนครินทรวิโรฒ. การประชุมวิชาการทางวิศวกรรมไฟฟ้า ครั้งที่ 45 (EECON-45) (EECON-45pp.328-331). นครนายก : มหาวิทยาลัยศรีนครินทรวิโรฒ
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ใช้เวลา
0.033745 วินาที
Rati Wongsathan
| Title | Contributor | Type |
|---|---|---|
| Improvement performances of PV water pumping system using MPPT based modified P O Controller Modeling Setting
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Naruedol Tawanna.;Falun Takkabutr.;Apisak Kesutha.;Rati Wongsathan.;Atcharawan Nuangnit.;Nilawan Wongsinlapamorakot. | บทความ/Article | |
| Sunspots prediction of the 25th solar cycles using deep neural network assisted by particle swarm optimization
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Rati Wongsathan;Kuakoon Intarakamhaeng ;Jirawat Jungaowdet | บทความ/Article | |
| Transformer-isolated converter inverter single-phase standalone PV system with MPPT-FLC and adaptive PI controller using PSO
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Rati Wongsathan;Isaravuth Seedadan;Kasetwat Srimuang;Ukrid Pinsawat;Phanukrit Daengpum | บทความ/Article |
Kuakoon Intarakamhaeng
| Title | Contributor | Type |
|---|---|---|
| Sunspots prediction of the 25th solar cycles using deep neural network assisted by particle swarm optimization
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Rati Wongsathan;Kuakoon Intarakamhaeng ;Jirawat Jungaowdet | บทความ/Article |
Jirawat Jungaowdet
| Title | Contributor | Type |
|---|---|---|
| Sunspots prediction of the 25th solar cycles using deep neural network assisted by particle swarm optimization
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Rati Wongsathan;Kuakoon Intarakamhaeng ;Jirawat Jungaowdet | บทความ/Article |