Predictive clarity in energy analytics: xai-enhanced solar forecasting in Siberia; Молодежь и современные информационные технологии

Predictive clarity in energy analytics: xai-enhanced solar forecasting in Siberia; Молодежь и современные информационные технологии

מידע ביבליוגרפי
Parent link:Молодежь и современные информационные технологии.— 2024.— С. 230-234
מחברים אחרים: Akpuluma D. A., Yurchenko A. V. Aleksey Vasilievich, Abam J. I., Williams C. A.
סיכום: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
Текстовый файл
שפה:אנגלית
יצא לאור: 2024
סדרה:Искусственный интеллект, машинное обучение и большие данные
נושאים:
электронный ресурс
труды учёных ТПУ
climate data analysis
hybrid models
XAI implementation
גישה מקוונת:http://earchive.tpu.ru/handle/11683/84827
פורמט: אלקטרוני Book Chapter
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=675441

אינטרנט

http://earchive.tpu.ru/handle/11683/84827

פריטים דומים