ترجمه فارسی مقاله استفاده از شبکه های عصبی نمودار برای پیش بینی مصرف برق

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 37,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی
عنوان مقاله به انگلیسی Leveraging Graph Neural Networks to Forecast Electricity Consumption
عنوان مقاله به فارسی استفاده از شبکه های عصبی نمودار برای پیش بینی مصرف برق
نویسندگان Eloi Campagne, Yvenn Amara-Ouali, Yannig Goude, Argyris Kalogeratos
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 17
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Machine Learning,Artificial Intelligence,یادگیری ماشین , هوش مصنوعی ,
توضیحات Submitted 30 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: 17 pages, ECML PKDD 2024 Workshop paper
توضیحات به فارسی ارسال شده در 30 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد. ، نظرات: 17 صفحه ، مقاله کارگاه ECML PKDD 2024
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

Accurate electricity demand forecasting is essential for several reasons, especially as the integration of renewable energy sources and the transition to a decentralized network paradigm introduce greater complexity and uncertainty. The proposed methodology leverages graph-based representations to effectively capture the spatial distribution and relational intricacies inherent in this decentralized network structure. This research work offers a novel approach that extends beyond the conventional Generalized Additive Model framework by considering models like Graph Convolutional Networks or Graph SAGE. These graph-based models enable the incorporation of various levels of interconnectedness and information sharing among nodes, where each node corresponds to the combined load (i.e. consumption) of a subset of consumers (e.g. the regions of a country). More specifically, we introduce a range of methods for inferring graphs tailored to consumption forecasting, along with a framework for evaluating the developed models in terms of both performance and explainability. We conduct experiments on electricity forecasting, in both a synthetic and a real framework considering the French mainland regions, and the performance and merits of our approach are discussed.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

پیش بینی دقیق تقاضای برق به دلایل مختلف ضروری است ، به ویژه که ادغام منابع انرژی تجدید پذیر و انتقال به یک الگوی شبکه غیرمتمرکز ، پیچیدگی و عدم اطمینان بیشتری را معرفی می کند.روش پیشنهادی بازنمودهای مبتنی بر نمودار را برای ضبط مؤثر توزیع مکانی و پیچیدگی های رابطه ذاتی در این ساختار شبکه غیرمتمرکز اعمال می کند.این کار تحقیقاتی یک رویکرد جدید را ارائه می دهد که با در نظر گرفتن مدلهایی مانند شبکه های نمودار حلقوی یا گرافیک گرافیک ، فراتر از چارچوب مدل افزودنی عمومی معمولی گسترش می یابد.این مدل های مبتنی بر نمودار ، ترکیب سطوح مختلف به هم پیوستگی و به اشتراک گذاری اطلاعات را در بین گره ها امکان پذیر می کنند ، جایی که هر گره با بار ترکیبی (یعنی مصرف) زیر مجموعه ای از مصرف کنندگان (به عنوان مثال مناطق یک کشور) مطابقت دارد.به طور خاص ، ما طیف وسیعی از روش ها را برای استنباط نمودارهای متناسب با پیش بینی مصرف ، همراه با چارچوبی برای ارزیابی مدلهای توسعه یافته از نظر عملکرد و توضیح ، معرفی می کنیم.ما آزمایشاتی را در مورد پیش بینی برق انجام می دهیم ، در یک چارچوب مصنوعی و واقعی با توجه به مناطق سرزمین اصلی فرانسه ، و عملکرد و شایستگی رویکرد ما مورد بحث قرار گرفته است.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.