LSTM Моделін Қолдана Отыра Фотоэлектрлік Электр Станцияларының Электр Энергиясын Өндіруді Қысқа Мерзімді Болжау
Г.Ж. Таганова,
Д.А. Тусупов,
В. Войчик
et al.
Abstract:Бұл мақала Машиналық оқыту әдістерін қолдана отырып, ашық көздерден алынған метеорологиялық мәліметтер негізінде фотоэлектрлік электр станцияларының электр энергиясын өндіруді болжау мәселесіне арналған. Мақалада ұсынылған мәселені шешу үшін бар м етеорологиялық деректер көздеріне шолу және оларды өңдеудің ықтимал әдістері, сондай-ақ күн энергиясын өндіруді бір күн бұрын болжау үшін машиналық оқыту әдістемесінің архитектурасы негізінде құрылған жеңілдетілген LSTM алгоритмі берілген.
Set email alert for when this publication receives citations?
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.