Выработано новое решение для прогнозирования выработки энергии от возобновляемых источников
👨👩👧👦 Программный модуль создали в Адыгейском государственном университете. Он позволяет оценить объемы вырабатываемой энергии, используя ретроспективные метеорологические данные, причем точность прогнозирования составляет 91–95%.
👨👩👧👦 Как объясняют в пресс-службе вуза, разработка актуальна для данного региона, обладающего большим потенциалом для комплексного использования геотермальных ресурсов, ветроэнергетики, солнечных электростанций, создания малых гидроэлектростанций. При этом прогнозирование объемов энергии, вырабатываемой возобновляемыми источниками энергии, является сложной задачей, поскольку ее поступление характеризуется высокой степенью неопределенности. В соответствии с этим эффективное планирование и использование ресурсов от возобновляемых источников энергии затруднено.
👨👩👧👦Ученые Адыгейского университета в своей работе применили рекуррентные нейронные сети. Они представляют собой математические модели, копирующие работу человеческого мозга, которые используются для обучения машин, анализа данных, распознавания образов и решения сложных задач. Также они содержат обратные связи – несколько копий одной и той же сети, каждая из которых передает информацию последующей копии.
👨👩👧👦 Использование таких нейросетей в прогнозировании может обеспечить повышенную точность, так как позволяет учитывать не только текущие входные данные для прогнозирования, но и дополнительную ретроспективную информацию по параметрам, которые влияют на работу возобновляемых источников энергии: относительной влажности, атмосферному давлению, температуре окружающей среды, скорости и направлению ветра. Используемый набор моделей позволяет произвести выбор наиболее подходящей из них для конкретных условий и имеющегося набора данных; кроме того, есть возможность адаптировать параметры моделей, повышая их точность.
Выработано новое решение для прогнозирования выработки энергии от возобновляемых источников
👨👩👧👦 Программный модуль создали в Адыгейском государственном университете. Он позволяет оценить объемы вырабатываемой энергии, используя ретроспективные метеорологические данные, причем точность прогнозирования составляет 91–95%.
👨👩👧👦 Как объясняют в пресс-службе вуза, разработка актуальна для данного региона, обладающего большим потенциалом для комплексного использования геотермальных ресурсов, ветроэнергетики, солнечных электростанций, создания малых гидроэлектростанций. При этом прогнозирование объемов энергии, вырабатываемой возобновляемыми источниками энергии, является сложной задачей, поскольку ее поступление характеризуется высокой степенью неопределенности. В соответствии с этим эффективное планирование и использование ресурсов от возобновляемых источников энергии затруднено.
👨👩👧👦Ученые Адыгейского университета в своей работе применили рекуррентные нейронные сети. Они представляют собой математические модели, копирующие работу человеческого мозга, которые используются для обучения машин, анализа данных, распознавания образов и решения сложных задач. Также они содержат обратные связи – несколько копий одной и той же сети, каждая из которых передает информацию последующей копии.
👨👩👧👦 Использование таких нейросетей в прогнозировании может обеспечить повышенную точность, так как позволяет учитывать не только текущие входные данные для прогнозирования, но и дополнительную ретроспективную информацию по параметрам, которые влияют на работу возобновляемых источников энергии: относительной влажности, атмосферному давлению, температуре окружающей среды, скорости и направлению ветра. Используемый набор моделей позволяет произвести выбор наиболее подходящей из них для конкретных условий и имеющегося набора данных; кроме того, есть возможность адаптировать параметры моделей, повышая их точность.
In a statement, the regulator said the search and seizure operation was carried out against seven individuals and one corporate entity at multiple locations in Ahmedabad and Bhavnagar in Gujarat, Neemuch in Madhya Pradesh, Delhi, and Mumbai. Soloviev also promoted the channel in a post he shared on his own Telegram, which has 580,000 followers. The post recommended his viewers subscribe to "War on Fakes" in a time of fake news. "There are a lot of things that Telegram could have been doing this whole time. And they know exactly what they are and they've chosen not to do them. That's why I don't trust them," she said. Elsewhere, version 8.6 of Telegram integrates the in-app camera option into the gallery, while a new navigation bar gives quick access to photos, files, location sharing, and more. DFR Lab sent the image through Microsoft Azure's Face Verification program and found that it was "highly unlikely" that the person in the second photo was the same as the first woman. The fact-checker Logically AI also found the claim to be false. The woman, Olena Kurilo, was also captured in a video after the airstrike and shown to have the injuries.
from tw
