Andere Kunden interessierten sich auch für
![Un nuovo sistema di previsione delle malattie con tecniche ibride di apprendimento profondo]( "Un nuovo sistema di previsione delle malattie con tecniche ibride di apprendimento profondo")
Un nuovo sistema di previsione delle malattie con tecniche ibride di apprendimento profondo51,99 €![DeepCOPD: rilevamento della BPCO tramite deep learning]( "DeepCOPD: rilevamento della BPCO tramite deep learning")
DeepCOPD: rilevamento della BPCO tramite deep learning29,99 €![INTELLIGENZA ARTIFICIALE]( "INTELLIGENZA ARTIFICIALE")
INTELLIGENZA ARTIFICIALE39,99 €![Riconoscimento e rilevamento del volto specifico di una persona basato su CNN]( "Riconoscimento e rilevamento del volto specifico di una persona basato su CNN")
Riconoscimento e rilevamento del volto specifico di una persona basato su CNN26,99 €![Applicazione dell'intelligenza artificiale per la super risoluzione delle immagini]( "Applicazione dell'intelligenza artificiale per la super risoluzione delle immagini")
Applicazione dell'intelligenza artificiale per la super risoluzione delle immagini55,99 €![Applicazioni dell'intelligenza artificiale in agricoltura]( "Applicazioni dell'intelligenza artificiale in agricoltura")
Applicazioni dell'intelligenza artificiale in agricoltura29,99 €![Apprendimento automatico]( "Apprendimento automatico")
Apprendimento automatico26,99 €
Questo libro mira a sviluppare un nuovo modello di preversione RSG basato sul deep learning. Questo approccio sarà in grado di aumentare la precisione di previsione dei dati RSG. Successivamente, il presente algoritmo proposto gestisce in modo efficiente la dinamica della nostra componente meteorologica mirata integrando un modello ricorrente e dinamico chiamato rete neurale LSTM con un processo autoregressivo. I dati grezzi disponibili per l'addestramento di questo modello sono divisi in due set, il primo è utilizzato per la fase di addestramento mentre il secondo è riservato al test. L'obiettivo specifico è quindi quello di generare accurate previsioni semi-orarie RSG a livello della città di Er-Rachidia, MAROCCO (Latitudine: 31°55¿53¿N; Longitudine: 4°25¿35¿ W; Elevazione: 1039 m), adottando un potente algoritmo di apprendimento chiamato Adam. Gli indici e i risultati stabiliti in questo studio dimostrano la robustezza e la fiducia che può essere adottata in questo modello che può fornire ai gestori del sistema energetico previsioni affidabili per garantire una migliore gestione dei sistemi di energia solare e del servizio elettrico.