💻 computer science
Hybrid LSTM-Transformer-ACO deep learning models for time series forecasting of solar power
تقترح هذه الدراسة إطار عمل هجينًا جديدًا للتعلم العميق يجمع بين شبكات الذاكرة الطويلة قصيرة المدى (LSTM)، والمحول (Transformer)، وتحسين مستعمرة النمل (ACO)، والذي يحقق عند تحسينه باستخدام خوارزمية (Nadam)، دقة فائقة وكفاءة حوسبية للتنبؤ بالطاقة الشمسية والأحمال الكهربائية في الوقت الفعلي مقارنة بالنماذج الهجينة المستقلة والمنافسة.
البحث الأصلي مرخَّص بموجب CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). هذا شرح مولَّده بالذكاء الاصطناعي للبحث أدناه. لم يكتبه المؤلفون ولم يصادقوا عليه. وللتحقق من الدقة التقنية، يرجى الرجوع إلى البحث الأصلي. اقرأ إخلاء المسؤولية الكامل
غارق في أبحاث مجالك؟
تصلك نشرة يومية بأحدث الأبحاث المطابقة لكلماتك البحثية المفتاحية — مع ملخصات تقنية، بلغتك.