Skip navigation
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/31842
Название: Нейросетевое прогнозирование генерации электроэнергии солнечными панелями
Другие названия: Neural network forecasting of energy generation by solar panels
Авторы: Степанов, С. М.
Искра, Н. А.
Stepanov, S. M.
Iskra, N. A.
Ключевые слова: доклады БГУИР
солнечная энергия
модель предсказания
регрессия
многослойный персептрон
деревья принятия решений
solar power
prediction model
regression
multilayer perceptron
decision trees
Дата публикации: 2018
Издательство: БГУИР
Библиографическое описание: Степанов, С. М. Нейросетевое прогнозирование генерации электроэнергии солнечными панелями / С. М. Степанов, Н. А. Искра // Доклады БГУИР. - 2018. - № 3 (113). - С. 26 - 31.
Краткий осмотр (реферат): Предметом исследования данной статьи является анализ влияния применения различных методов регрессии на качество краткосрочного предсказания генерации электрической энергии солнечными панелями. Для решения задачи предсказания выбраны многослойный персептрон и деревья принятия решений. При постановке эксперимента используются реальные данные о генерации электрической энергии. Наилучший показатель коэффициента детерминации составил 0,94. The main purpose of this paper is analysis of various regression methods application on quality of short-term solar PV forecasting. Multilayer perceptron and decision trees were chosen in order to solve prediction problem. Real historical data on solar PV forecasting are used as experimental datasets. The best coefficient of determination was 0.94.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса): https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/31842
Располагается в коллекциях:№3 (113)

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
Stepanov_Neyrosetevoye.pdf404,59 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.