著者:  (1) マギー D. ベイリー、コロラド鉱山学校および国立再生可能エネルギー研究所。  (2) ダグラス・ニチカ、コロラド鉱山学校。  (3) マナジット・セングプタ、国立再生可能エネルギー研究所。  (4) アロン・ハブテ、国立再生可能エネルギー研究所。  (5) Yu Xie、国立再生可能エネルギー研究所。  (6) コロラド鉱山学校、Soutir Bandyopadhyay。 リンク表 アブストラクトとイントロ データ ベイジアン階層モデル (BHM) 日射量の例 結果 結論 付録 A: シミュレーション調査 付録 B: リグリッド係数の推定値 参考文献 4 日射量の例 セクションで説明されているモデル。図 3 は、図 2 の右下のパネルに示されている、沿岸地域と内陸地域を含むカリフォルニアのサブセット地域の各場所に 1 回適合されました。さらに、このモデルは、重複するデータのすべての年 (1998 ～ 2009 年) にわたって、4 つの別々の月 (2 月、5 月、8 月、11 月) に適合しました。最初は、すべての共変量がモデルに含まれています。ただし、すべての共変量が有意であることが判明したわけではありません。特に、CanRCM4.ERA-Int は、2 月、5 月、11 月のほとんどの場所では重要性がなく、8 月の約半数の場所では重要性がないことが判明しました。季節共変量はどの月でも重要性を持たなかったが、データが各季節から単一の月にサブセット化されているため、これは予想されることである。このため、季節共変量は 4 か月すべてで削除されました。  4.1 モデル係数の事後分布 多くの場合、クリギングによって得られた再グリッド化されたデータセットは、さらなる分析のためのグラウンドトゥルースとして使用されます。このセクションでは、式 1 の各 β の事後分布から描画を生成することにより、リグリッドと線形モデルの予測ステップおよび下流の効果に関連する不確実性を分析する方法の概要を説明します。 1.   4.2 予測範囲 この研究では、事後予測の範囲、つまり、予測間隔に実際に観測された値が含まれる日数の割合も考慮されます。分析のこの部分では、1 年間のデータをテスト セットとして保持し、残りの年をトレーニング セットとして使用します。 12 年間の重複データがあり、12 件のサンプル外の予測結果が得られます。最終的なカバレッジは、12 倍の平均カバレッジです。 この論文は、CC 4.0 ライセンスに基づいて 。 arxiv で入手できます

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太陽エネルギー予測を明らかにする: 季節をまたいだベイジアンモデル分析

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