التنبؤ بتغيرات الرياح السطحية في منطقة ورقلة باستخدام خوارزميات التعلم الآلي

Abstract

في هذا العمل، تم استخدام خوارزميات التعلم الآلي للتنبؤ بسرعة الرياح في منطقة ورقلة، الجنوب الشرقي للجزائر. تم توقع سرعة الرياح من بيانات مسجّلة سابقة،حيث تمتجميع أكثر من 8700 عينة من البيانات لسرعة الرياح المسجلة كل ساعة من محطة الأرصاد الجوية بورقلة لسنة 2021. تم تقسيم البيانات إلى مجموعة تدريب 80٪ ومجموعة اختبار 20٪ لتجربة الخوارزمية ARIMA. تم استخدام قيم الجذر التربيعي لمتوسط مربعات الفروق (RMSE) لقياس دقة الخوارزمية. وجدنا أن قيمة الخطأ في النموذج RMSE= 2 .114، وهو هامش خطأ مقبول ويمكن تحسينه أكثر.

Dans ce travail, un algorithme d'apprentissage automatique a été utilisé pour prédire la vitesse du vent dans la région d’Ouargla, au sud-est de l'Algérie. La vitesse du vent a été prédite à partir des données enregistrées antérieurement. Plus de 8 700 échantillons de données horaires sur la vitesse du vent ont été collectés à partir de la station météorologique d’Ouargla pour l'année 2021. Les données ont été réparties en 80 % d'ensemble d'entraînement et 20 % d'ensemble de test pour expérimenter l'algorithme ARIMA. Les valeurs de L'écart quadratique moyen (RMSE) ont été utilisées pour mesurer la précision de l'algorithme. Nous avons constaté que la valeur d'erreur du modèle est RMSE = 2,114, ce qui est une marge d'erreur acceptable et peut être encore améliorée

In this work, a machine-learning algorithm was used to predict wind speed in the region of Ouargla, southeast of Algeria. Wind speed was predicted from previous recorded data. More than 8,700 samples of hourly wind speed data were collected from the Meteorological Station of Ouargla for the year 2021. The data were splitinto 80% training set and 20% test set testing set to experiment with the ARIMA algorithm. Root Mean Square Error (RMSE) values were used to measure the accuracy of the algorithm. We found that the error value of the model is RMSE = 2.114, which is an acceptable margin of error and can be further improved