Zobrazeno 1 - 10
of 27
pro vyhledávání: '"Letzgus, Simon"'
In recent years, Explainable AI (XAI) methods have facilitated profound validation and knowledge extraction from ML models. While extensively studied for classification, few XAI solutions have addressed the challenges specific to regression models. I
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2403.07486
Autor:
Letzgus, Simon, Müller, Klaus-Robert
Wind turbine power curve models translate ambient conditions into turbine power output. They are essential for energy yield prediction and turbine performance monitoring. In recent years, increasingly complex machine learning methods have become stat
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2304.09835
Autor:
Letzgus, Simon
Accurate wind turbine power curve models, which translate ambient conditions into turbine power output, are crucial for wind energy to scale and fulfill its proposed role in the global energy transition. While machine learning (ML) methods have shown
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2210.12104
Autor:
Letzgus, Simon, Wagner, Patrick, Lederer, Jonas, Samek, Wojciech, Müller, Klaus-Robert, Montavon, Gregoire
Publikováno v:
IEEE Signal Processing Magazine (Volume: 39, Issue: 4, July 2022) 40-58
In addition to the impressive predictive power of machine learning (ML) models, more recently, explanation methods have emerged that enable an interpretation of complex non-linear learning models such as deep neural networks. Gaining a better underst
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2112.11407
Autor:
Letzgus, Simon, Müller, Klaus-Robert
Publikováno v:
In Energy and AI January 2024 15
Autor:
Letzgus, Simon, Müller, Klaus-Robert
Wind turbine power curve models translate ambient conditions into turbine power output. They are essential for energy yield prediction and turbine performance monitoring. In recent years, data-driven machine learning methods have outperformed paramet
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::78780c1a0398d3539fea9a4c41111552
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Letzgus, Simon
Analysis of data from supervisory control and data acquisition (SCADA) systems to monitor wind turbine condition has attracted considerable research interest in recent years. Most approaches utilize time series data from sensors placed all over the t
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::be8a02b5bdfbc46f22d17de065d3b4bc