|
|
|
|
| LEADER |
00000naa2a2200000 4500 |
| 001 |
675441 |
| 005 |
20250226115945.0 |
| 090 |
|
|
|a 675441
|
| 100 |
|
|
|a 20241013d2024 k||y0rusy50 ba
|
| 101 |
0 |
|
|a eng
|
| 102 |
|
|
|a RU
|
| 135 |
|
|
|a drbn ---uucaa
|
| 200 |
1 |
|
|a Predictive clarity in energy analytics: xai-enhanced solar forecasting in Siberia
|f Akpuluma D. A., Yurchenko A. V., Abam J. I., Williams C. A.
|
| 225 |
1 |
|
|a Искусственный интеллект, машинное обучение и большие данные
|
| 283 |
|
|
|2 RDAcarrier
|
| 320 |
|
|
|a References: 13 tit
|
| 330 |
|
|
|a This study unveils a robust LASSO-RFR hybrid model for solar power prediction in Siberia, significantly enhancing predictive accuracy and reducing MSE, with an R-squared of 85.9 %. Employing LIME and SHAP for XAI, it foregrounds feature contributions, fostering transparent, reliable forecasting in extreme climates
|
| 336 |
|
|
|a Текстовый файл
|
| 463 |
|
|
|0 674802
|9 674802
|c Томск
|d 2024
|n Изд-во ТПУ
|o сборник трудов XXI Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, 15–18 апреля 2024 г., Томск
|t Молодежь и современные информационные технологии
|u conference_tpu-2024-C04.pdf
|v С. 230-234
|f ред. кол. А. С. Фадеев, Н. Г. Марков, В. Г. Спицын [и др.]
|
| 610 |
1 |
|
|a электронный ресурс
|
| 610 |
1 |
|
|a труды учёных ТПУ
|
| 610 |
1 |
|
|a climate data analysis
|
| 610 |
1 |
|
|a hybrid models
|
| 610 |
1 |
|
|a XAI implementation
|
| 701 |
|
1 |
|a Akpuluma
|b D. A.
|
| 701 |
|
1 |
|a Yurchenko
|b A. V.
|c physicist
|c Professor of Tomsk Polytechnic University, Doctor of Technical Sciences
|f 1974-
|g Aleksey Vasilievich
|9 18328
|
| 701 |
|
1 |
|a Abam
|b J. I.
|
| 701 |
|
1 |
|a Williams
|b C. A.
|
| 801 |
|
0 |
|a RU
|b 63413507
|c 20241013
|
| 850 |
|
|
|a 63413507
|
| 856 |
4 |
|
|u http://earchive.tpu.ru/handle/11683/84827
|z http://earchive.tpu.ru/handle/11683/84827
|
| 942 |
|
|
|c CF
|
