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E3S网页汇编
卷积3872023
可再生能源技术智能工程国际会议 |
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文章号 | 04003 | |
页数 | 8 | |
段内 | 可持续发展 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202338704003 | |
在线发布 | 2023年5月15日 |
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38704003 (2023)
混合机器预测模型
一号新太子Shri Bhavani工程技术学院获ACTE认证
2班纳里安曼理工学院,印度Erode
3Chennai工程学院Shri Venkateshra
4助理教授Prince博士K.开奈Vasudevan工程技术学院-127
*Correspondingauthor:prakashk@bitsathy.ac.in
论文展示近似调查不同光电预测程序研究目标是确定最精确高效机器学习算法用于太阳电源预测论文还考虑天气条件、太阳辐射和日间预测模型等不同参数论文建议混合机器预测模型整合多算法的长处,包括支持矢量回归、随机森林回归和人工神经网络不过,研究还强调必须将域学和特征工程纳入机器学习模型,以提高预测精度。
关键字 :机器学习/太阳能预测/ANN/支持矢量回归
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