Predictive clarity in energy analytics: xai-enhanced solar forecasting in Siberia; Молодежь и современные информационные технологии
| Parent link: | Молодежь и современные информационные технологии.— 2024.— С. 230-234 |
|---|---|
| Altres autors: | , , , |
| Sumari: | 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 |
| Idioma: | anglès |
| Publicat: |
2024
|
| Col·lecció: | Искусственный интеллект, машинное обучение и большие данные |
| Matèries: | |
| Accés en línia: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/84827 |
| Format: | Electrònic Capítol de llibre |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=675441 |