Hybrid LSTM-Transformer-ACO deep learning models for time series forecasting of solar power
यह अध्ययन एक नवीन हाइब्रिड डीप लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो LSTM, ट्रांसफॉर्मर और एंट कॉलोनी ऑप्टिमाइज़ेशन (ACO) को संयोजित करता है, जो जब Nadam के साथ अनुकूलित किया जाता है, तो स्टैंडअलोन और प्रतिस्पर्धी हाइब्रिड मॉडलों की तुलना में वास्तविक समय सौर शक्ति और विद्युत भार पूर्वानुमान के लिए बेहतर सटीकता और कम्प्यूटेशनल दक्षता प्राप्त करता है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
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