In Refs. [8 e 11 ] the authors used

In Refs. [8 e 11 ] the authors used artificial neural networks to estimate the wind speed directly. However, in those solutions, the node parameters (the weight vector included) need to be calculated off-line with an extensive set of input vectors. In some real-time
conditions the output of these estimators can be inaccurate, specially when these conditions were not included in the training input vectors. Also, in some operating points the estimators can give wrong estimations of the wind speed [9].

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ใน Refs [8 e 11] ผู้เขียนใช้เครือข่ายประสาทเทียมในการประเมินความเร็วลมโดยตรง อย่างไรก็ตาม โซลูชั่นเหล่านั้น พารามิเตอร์โหน (น้ำหนักเวกเตอร์รวม) ต้องคำนวณ off-line ด้วยชุดเวกเตอร์อินพุตเป็นอย่างละเอียด ในบางเวลาจริงเงื่อนไขของ estimators เหล่านี้ได้ไม่ถูกต้อง เป็นพิเศษเมื่อเงื่อนไขเหล่านี้ไม่ได้รวมไว้ในเวกเตอร์เข้าฝึกอบรม ยัง ในบางจุดปฏิบัติ estimators ที่จะประเมินไม่ถูกต้องของความเร็วลม [9]

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ใน Refs [8 อี 11] ผู้เขียนที่ใช้เครือข่ายประสาทเทียมในการประเมินความเร็วลมโดยตรง อย่างไรก็ตามในการแก้ปัญหาเหล่านั้นพารามิเตอร์โหนด (เวกเตอร์น้ำหนักรวม) จะต้องมีการคำนวณออกมาสอดคล้องกับชุดที่กว้างขวางของเวกเตอร์การป้อนข้อมูล
ในบางเวลาจริงเงื่อนไขการส่งออกของประมาณเหล่านี้อาจจะไม่ถูกต้องโดยเฉพาะเมื่อเงื่อนไขเหล่านี้ไม่ได้รวมอยู่ในการป้อนข้อมูลเวกเตอร์การฝึกอบรม นอกจากนี้ในบางจุดในการดำเนินงานประมาณสามารถให้ประมาณการไม่ถูกต้องของความเร็วลม [9]

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในอ้างอิง [ 8 E 11 ] ผู้เขียนใช้โครงข่ายประสาทเทียมในการประมาณค่าความเร็วลมโดยตรง อย่างไรก็ตาม ในการแก้ไขปัญหาเหล่านั้น โหนดพารามิเตอร์ ( น้ำหนักเวกเตอร์รวม ) ต้องคำนวณออฟไลน์กับกว้างขวางชุดเวกเตอร์ข้อมูล ในบางเงื่อนไขที่เรียลไทม์
ออกประมาณเหล่านี้จะไม่ถูกต้องโดยเฉพาะเมื่อเงื่อนไขเหล่านี้ไม่ได้ถูกรวมอยู่ในการฝึกอบรม ข้อมูลเวกเตอร์ นอกจากนี้ ในระบบปฏิบัติการบางจุดตัวประมาณให้ผิดประมาณความเร็วของลม [ 9 ]