Оптимізація навчання LSTM-мереж для прогнозування сонячної генерації з використанням баєсівського підходу

Вантажиться...
Ескіз

Дата

DOI

Науковий ступінь

Рівень дисертації

Шифр та назва спеціальності

Рада захисту

Установа захисту

Науковий керівник

Члени комітету

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Видавець

Анотація

Розроблено методологію навчання глибоких нейронних мереж на основі LSTM-моделей з використанням баєсівської оптимізації. В рамках дослідження було проведено оптимізацію параметрів навчання LSTM-мережі для задачі короткострокового прогнозування виробництва електроенергії сонячними електростанціями.

Опис

Бібліографічний опис

Оптимізація навчання LSTM-мереж для прогнозування сонячної генерації з використанням баєсівського підходу / П. О. Зінькевич, С. М. Балюта, Д. Ю. Жуков, В. І. Корнієнко, Ю. В. Куєвда // Штучний інтелект та інформаційні технології (AIIT-2025): наукові праці Другої Міжнародної науково-практичної конференції, 3–4 червня 2025 р., м. Київ. – Київ : НУХТ, 2025. – С. 137–139.

Підтвердження

Рецензія

Додано до

Згадується в