Статья: ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ОБЪЕМОВ ПОТРЕБЛЕНИЯ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ ЭНЕРГИИ НА ОСНОВЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ

Скачать

В данной статье рассматривается применение нейронных сетей LSTM для прогнозирования потребления электроэнергии. Для обучения и тестирования модели использовались данные о потреблении электроэнергии за несколько лет. Для повышения качества прогнозирования были проведены эксперименты с различными параметрами нейронной сети, такими как число нейронов и глубина истории данных. Результаты показали, что нейронная сеть LSTM обеспечивает высокую точность прогнозирования объемов потребления электроэнергии на основе статистических данных. Эти результаты могут быть полезными для энергетических компаний и государственных органов, занимающихся прогнозированием и планированием энергетических потребностей.

Информация о документе

Формат документа: PDF
Кол-во страниц: 1 страница
Загрузил(а): Фёдоров Игорь Владимирович
Лицензия: —
Доступ: Всем

Информация о статье

ISSN: 2311-4908
Журнал: ПРИКЛАДНАЯ МАТЕМАТИКА И ФУНДАМЕНТАЛЬНАЯ ИНФОРМАТИКА
Год публикации: 2024
Автор(ы): Фёдоров И. В., Шамара Н. О.
Ключевые фразы: LSTM, нейронные сети, временные ряды, машинное обучение
УДК: 519.622.2. Системы обыкновенных дифференциальных уравнений

Статистика просмотров

Статистика просмотров статьи за 2025 год.

Ранее вы смотрели (5)

01. Статья: МЕТОДИКА МОДЕЛИРОВАНИЯ QFN КОРПУСОВ И ЕЕ ВЕРИФИКАЦИЯ

02. Статья: СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ РЕКУРРЕНТНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ И МОДЕЛИ АВТОРЕГРЕССИИ ARIMA ПРИ ПРОГНОЗИРОВАНИИ НЕСТАЦИОНАРНЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ

03. Книга: Буржуазная философия и ревизионизм в империалистической Германии

04. Книга: Анаксагор

05. Статья: Эффективность организационно-правовых мер и новых практик по борьбе с ВИЧ-инфекцией в Новосибирской области

Все права на тексты и товарные знаки принадлежат их законным владельцам. Подробнее...

Сайт https://scinetwork.ru (далее – Сайт) представляет собой платформу, на которой пользователи самостоятельно добавляют и публикуют метаинформацию о материалах разных видов (названия, обложки, аннотации, данные об авторах и т.п.). Администрация Сайта не занимается самостоятельным сбором или первоначальной публикацией этих сведений.

Модерация контента

На Сайте действует постмодерация. Это означает, что материалы, добавляемые пользователями, становятся общедоступными сразу после публикации и проверяются Администрацией Сайта постфактум в разумные сроки.

Использование информации

Администрация Сайта не использует метаданные и обложки документов в коммерческих или рекламных целях для продвижения товаров или услуг и не заявляет о каких-либо правах на представленные объекты интеллектуальной собственности. Все права на документы и сопутствующие материалы принадлежат их законным правообладателям.

Отказ от гарантий

Администрация Сайта не гарантирует точность, полноту и достоверность метаинформации, размещенной пользователями, поскольку не осуществляет ее предварительную проверку.

Ответственность

Сайт носит исключительно информационно-справочный характер. Администрация Сайта не несет ответственности за содержание и достоверность информации, добавленной пользователями, а также за любые убытки, возникшие в связи с использованием или невозможностью использования Сайта и размещенной на нем информации.