使用基于忍者优化算法的优化量子时间模型进行可再生能源预测.
Mona Ahmed Yassen1, El-Sayed M El-Kenawy2, Mohamed Gamal Abdel-Fattah3
1Department of Electronics and Communications Engineering, Faculty of Engineering, 35516, Mansoura, Egypt. monagaffer@std.mans.edu.eg.
人工智能提高了可再生能源预测的准确性. 与QTM模型一起的忍者优化算法 (NiOA) 显著改善了深度学习模型的可靠能源预测.
科学领域:
- 可再生能源系统可再生能源系统
- 人工智能的人工智能
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 可再生能源系统需要准确的预测,以提高效率和可靠性.
- 深度学习方法为改善可再生能源预测提供了有希望的方法.
- 优化算法对于提高深度学习模型的性能至关重要.
研究的目的:
- 通过使用人工智能来提高可再生能源预测性能.
- 调查Q-变压器模型 (QTM) 与忍者优化算法 (NiOA) 集成的有效性.
- 通过优化深度学习模型中的特征选择来实现最大的预测准确性.
主要方法:
- 数据准备,包括规范化,缩放和差距处理.
- 应用Q变压器模型 (QTM) 与忍者优化算法 (NiOA) 集成.
- 在深度学习模型中,利用 NiOA 进行关键优化流程和功能选择.
主要成果:
- 与其他二进制优化算法相比,NiOA表现出卓越的性能.
- 采用 NiOA 优化的 QTM 模型实现了 95.15% 的高 R2 性能.
- 记录了0.00003的特殊根平均平方误差 (RMSE) 值,表明了高准确度.
结论:
- 忍者优化算法 (NiOA) 有效地优化了可再生能源预测的特征选择.
- NiOA与QTM模型的整合显著提高了预测准确性.
- 这种方法建立了一个强大的方法来提高可再生能源系统的可靠性和效率.
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