LSTM МОДЕЛІН ҚОЛДАНА ОТЫРА ФОТОЭЛЕКТРЛІК ЭЛЕКТР СТАНЦИЯЛАРЫНЫҢ ЭЛЕКТР ЭНЕРГИЯСЫН ӨНДІРУДІ ҚЫСҚА МЕРЗІМДІ БОЛЖАУ

Taganova Guldana, Д.А. Тусупов, В. Войчик, А.А. Абдилдаева, Т.Ж. Ермек

2024

Полный текст Открытый доступ: Hybrid Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.58805/kazutb.v.1.22-330
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

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 метеорологиялық 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.