Enhancing predictive accuracy in environmental data analysis: a hybrid LASSO-RFR approach for climatic analysis in Siberia; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 3 : Математика
| Parent link: | Перспективы развития фундаментальных наук=Prospects of Fundamental Sciences Development: сборник научных трудов XXI Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г. Томск, 23-26 апреля 2024 г./ Национальный исследовательский Томский политехнический университет ; под ред. И. А. Курзиной [и др.].— .— Томск: Изд-во ТПУ Т. 3 : Математика.— 2024.— С. 23-25 |
|---|---|
| Prif Awdur: | |
| Awdur Corfforaethol: | |
| Awduron Eraill: | , , |
| Crynodeb: | Заглавие с экрана This study introduces a hybrid LASSO-RFR approach for photovoltaic energy forecasting, leveraging LASSO's feature selection with RFR's analytical strength to tackle weather-induced variability. It showcases improved forecast accuracy through simplified datasets and enhanced correlation analysis, resulting in superior model performance. With an MSE of 0.0060 and an R squared of 85.7% for Model 2, the approach outperforms LASSO-only models, marking a significant advancement in renewable energy analytics and offering a potent forecasting tool for areas with extreme weather. Текстовый файл |
| Iaith: | Rwseg |
| Cyhoeddwyd: |
2024
|
| Pynciau: | |
| Mynediad Ar-lein: | https://earchive.tpu.ru/handle/11683/80585 |
| Fformat: | Electronig Pennod Llyfr |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=674458 |