Использование моделей машинного обучения для прогнозирования генерации возобновляемых источников энергии; Информационные технологии в науке, образовании и производстве. ИТНОП-2025

Использование моделей машинного обучения для прогнозирования генерации возобновляемых источников энергии; Информационные технологии в науке, образовании и производстве. ИТНОП-2025

Մատենագիտական մանրամասներ
Parent link:	Информационные технологии в науке, образовании и производстве. ИТНОП-2025.— 2025.— С. 314-319
Հիմնական հեղինակ:	Фикс Н. П. Наталья Павловна
Ամփոփում:	Заглавие с экрана Выполнен анализ методов машинного обучения, применяемых для прогнозирования генерации возобновляемых источников энергии, подчеркиваются их преимущества и ограничения. Статистические и физические методы часто обеспечивают неоптимальную точность. Методы глубокого обучения и гибридные модели превосходят классические методы машинного обучения в точности прогнозирования. Также обсуждаются текущие проблемы и перспективные направления This paper reviews machine learning techniques applied to forecasting renewable energy generation, highlighting their advantages and limitations. Statistical and physical methods often provide suboptimal accuracy. Deep learning methods and hybrid models outperform conventional machine learning models in prediction accuracy. Ongoing challenges and promising directions are also discussed Текстовый файл
Լեզու:	ռուսերեն
Հրապարակվել է:	2025
Խորագրեր:	глубокое обучение прогнозирование генерации возобновляемые источники энергии машинное обучение нейронные сети труды учёных ТПУ электронный ресурс
Առցանց հասանելիություն:	https://myconfs.ru/files/itnop2025/usermaterials/Sbornik%20ITNOP-2025.pdf#page=316
Ձևաչափ:	Էլեկտրոնային Գրքի գլուխ
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=683018

Նմանատիպ նյութեր

Т. 1; Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта
‌: Марков С. Сергей
Հրապարակվել է: (2024)

Введение в искусственный интеллект: учебное пособие
‌: Воробьев А. Е. Александр Егорович
Հրապարակվել է: (Москва, Инфра-Инженерия, 2026)

Применение методов глубокого обучения для создания анимации лица на основе речи; Молодежь и современные информационные технологии
‌: Спицын В. Г. Владимир Григорьевич
Հրապարակվել է: (2021)

Глубокое обучение с R и Keras
‌: Шолле Ф.
Հրապարակվել է: (Москва, ДМК Пресс, 2023)

Т. 2 : Практика; Глубокое обучение без математики
Հրապարակվել է: (2020)

Глубокое обучение и игра в го
‌: Памперла М.
Հրապարակվել է: (Москва, ДМК Пресс, 2020)

Методы компьютерного зрения и машинного обучения для распознавания лиц в защитные маски; Молодежь и современные информационные технологии
‌: Друки А. А. Алексей Алексеевич
Հրապարակվել է: (2021)

Исследование и сравнение нейросетевых моделей генерации заключения для радиологических снимков; Молодежь и современные информационные технологии
‌: Пан А. Э,
Հրապարակվել է: (2025)

Применение методов машинного и глубокого обучения в задачах семантической сегментации изображений лесного покрова; Молодежь и современные информационные технологии
‌: Марков Н. Г. Николай Григорьевич
Հրապարակվել է: (2021)

Диагностика патологий по данным видеоэндоскопии с использованием ансамбля сверточных нейронных сетей; Современные технологии в медицине; Т. 10, № 2
Հրապարակվել է: (2018)

Реализация принципов организации и использования средств машинного обучения и искусственного интеллекта в медицине учебное пособие
‌: Золкин А. Л.
Հրապարակվել է: (Самара, 2024)

Построение предсказательной модели аэродинамического стенда на основе методов машинного обучения; Молодежь и современные информационные технологии
‌: Тоневицкая А. К.
Հրապարակվել է: (2024)

Распознавание эмоций: тестирование эффективности алгоритмов машинного обучения; Научный прогресс: проблемы и перспективы развития
‌: Саклаков В. М. Василий Михайлович
Հրապարակվել է: (2019)

Алгоритмы. Самый краткий и понятный курс
‌: Луридас П. Панос
Հրապարակվել է: (Москва, Бомбора, 2022)

Обзор методов машинного обучения для моделирования физических процессов; Молодежь и современные информационные технологии
‌: Залогин Н. Е.
Հրապարակվել է: (2025)

Алгоритмы. Самый краткий и понятный курс
‌: Луридас П. Панос
Հրապարակվել է: (Москва, Бомбора, 2023)

Распознавание рукописных цифр на изображениях с использованием инструментов машинного обучения; Молодежь и современные информационные технологии
‌: Вторушина А. С.
Հրապարակվել է: (2020)

Библиотека Keras – инструмент глубокого обучения. Реализация нейронных сетей с помощью библиотек Theano и TensorFlow
‌: Антонио Д.
Հրապարակվել է: (Москва, ДМК Пресс, 2018)

Модель смешанного обучения для инженерного курса: проектирование и реализация; Информационные технологии в науке, образовании и производстве. ИТНОП-2025
‌: Фикс Н. П. Наталья Павловна
Հրապարակվել է: (2025)

Реализация системы управления стендом с использованием модели прогнозирования на основе методов искусственного интеллекта; Молодежь и современные информационные технологии
‌: Феоктистова Д. А.
Հրապարակվել է: (2024)

Т. 1 : Основы; Глубокое обучение без математики
Հրապարակվել է: (2019)

Выделение смысловых понятий в медицинских диагнозах при помощи машинного обучения; Молодежь и современные информационные технологии
‌: Коваль Д. И.
Հրապարակվել է: (2020)

Анализ моделей машинного обучения для прогнозирования концентрации серебра в геологическом районе Центрального рудного узла (Чукотского автономного округа); Интеллектуальная энергетика
‌: Фигероа Б. Ф. К.
Հրապարակվել է: (2023)

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow. Concepts, Tools, and Technigues to Build Intelligent Systems
‌: Géron A. Aurelien
Հրապարակվել է: (Croydon, O'Reilly, 2019)

Исследование вариационного автоэнкодера для синтеза новых медицинских данных; Научная сессия ТУСУР-2020; Ч. 2
‌: Лаптев В. В. Владислав Витальевич
Հրապարակվել է: (2020)

Автоматическое управление выработкой активной мощности ветроэлектростанций в условиях ограничений пропускной способности сети; Электроэнергия. Передача и распределение; № 4
‌: Цыденов Е. А. Евгений Александрович
Հրապարակվել է: (2022)

Применение методов машинного обучения для типизации геолого-геофизических разрезов (на примере месторождений Нюрольской впадины); Проблемы геологии и освоения недр; Т. 1
‌: Канаев И. С.
Հրապարակվել է: (2019)

Анализ изображений керна в видимом и ультрафиолетовом диапазонах для оценки нефтенасыщенности пород и хранения цифровых данных на основе методов машинного обучения: диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук; спец. 2.3.1
‌: Денисов В. И. Владислав Игоревич
Հրապարակվել է: (Томск, 2026)

Анализ изображений керна в видимом и ультрафиолетовом диапазонах для оценки нефтенасыщенности пород и хранения цифровых данных на основе методов машинного обучения: автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук; спец. 2.3.1
‌: Денисов В. И. Владислав Игоревич
Հրապարակվել է: (Томск, 2026)

Использование библиотеки TensorFlow для разработки модели прогнозирования; Молодежь и современные информационные технологии
‌: Власенко И. С.
Հրապարակվել է: (2020)

Разработка моделей искусственных нейронных сетей для вариационного автоэнкодера; Молодежь и современные информационные технологии
‌: Гергет О. М. Ольга Михайловна
Հրապարակվել է: (2021)

Машинное обучение и искусственный интеллект учебное пособие для вузов
‌: Баланов А. Н.
Հրապարակվել է: (Санкт-Петербург, Лань, 2025)

Обнаружение объектов видеоряда на основе технологии машинного обучения (на примере лесных пожаров): диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук; спец. 2.3.1
‌: Лаптев Н. В. Никита Витальевич
Հրապարակվել է: (Томск, 2023)

Segmentation of sentinel satellite images: comparison of machine learning and deep-learning-based models; Молодежь и современные информационные технологии
‌: Tokareva O. S. Olga Sergeevna
Հրապարակվել է: (2021)

Обнаружение объектов видеоряда на основе технологии машинного обучения (на примере лесных пожаров): автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук; спец. 2.3.1
‌: Лаптев Н. В. Никита Витальевич
Հրապարակվել է: (Томск, 2023)

Миражи интеллекта: от теста Тьюринга до больших языковых моделей: учебное пособие
‌: Пожидаев М. С. Михаил Сергеевич
Հրապարակվել է: ([Б. м.], Издательские решения, 2025)

Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О
‌: Кук Д.
Հրապարակվել է: (Москва, ДМК Пресс, 2018)

Технологии программной реализации нейросетевых моделей учеб. пособие
‌: Толмачев С. Г.
Հրապարակվել է: (Санкт-Петербург, ГУАП, 2022)

Особенности разработки покерного игрового интеллекта на основе искусственной нейронной сети; Молодежь и современные информационные технологии; Т. 1
‌: Иванцов В. В.
Հրապարակվել է: (2016)

Oxynet: A collective intelligence that detects ventilatory thresholds in cardiopulmonary exercise tests; European Journal of Sport Science; Vol. XX, iss. X
Հրապարակվել է: (2021)