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基于机器学习的皮尔逊相关预测太阳能( Prediction of solar energy guided by pearson correlation using machine learning )
I Jebli B.E.L.O.U.A.D.H.A. Fatima-Zahra MI Kabbaj A Tilioua
太阳能预测是提高太阳能发电厂在能源市场上的竞争力和减少经济和社会发展对矿物燃料的依赖的一个关键要素。本文提出了一种基于机器和深度学习技术的太阳能预测方法。在使用基于单一工具和适当预测模型的整体解决方案的同时，对所研究的模型的相关性进行了评估，以确保该领域的优化管理和安全需求，并用于实时和短期太阳能预测。我们在本研究中使用的数据集代表了2016年至2018年的数据,并与摩洛哥的半沙漠气候省Errachidia相关。Pearson相关系数被用来确定模型应该学习的最相关的气象输入。RF和ANN对LR和SVR提供了很高的精度，而LR和SVR报告了非常显著的误差。人工神经网络在实时预测和短期预测方面都表现出了良好的性能。将关键发现与巴西的皮拉波拉进行了比较，后者是热带气候地区，以显示研究的质量和可重复性。
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