Оптимізація навчання LSTM-мереж для прогнозування сонячної генерації з використанням баєсівського підходу
Вантажиться...
Дата
DOI
Науковий ступінь
Рівень дисертації
Шифр та назва спеціальності
Рада захисту
Установа захисту
Науковий керівник/консультант
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.