ترجمه فارسی مقاله تجزیه و تحلیل و تجزیه و تحلیل داده های سری زمانی برای استراتژی های راه اندازی شبکه هوشمند: یک مدل مدل ترانسفورماتور-LSTM-PSO

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 Deep Analysis of Time Series Data for Smart Grid Startup Strategies: A Transformer-LSTM-PSO Model Approach
عنوان مقاله به فارسی تجزیه و تحلیل و تجزیه و تحلیل داده های سری زمانی برای استراتژی های راه اندازی شبکه هوشمند: یک مدل مدل ترانسفورماتور-LSTM-PSO
نویسندگان Zecheng Zhang
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 31
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Machine Learning,Artificial Intelligence,Systems and Control,یادگیری ماشین , هوش مصنوعی , سیستم ها و کنترل ,
توضیحات Submitted 22 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: 46 pages
توضیحات به فارسی ارسال شده در 22 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد. ، نظرات: 46 صفحه
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

Grid startup, an integral component of the power system, holds strategic importance for ensuring the reliability and efficiency of the electrical grid. However, current methodologies for in-depth analysis and precise prediction of grid startup scenarios are inadequate. To address these challenges, we propose a novel method based on the Transformer-LSTM-PSO model. This model uniquely combines the Transformer's self-attention mechanism, LSTM's temporal modeling capabilities, and the parameter tuning features of the particle swarm optimization algorithm. It is designed to more effectively capture the complex temporal relationships in grid startup schemes. Our experiments demonstrate significant improvements, with our model achieving lower RMSE and MAE values across multiple datasets compared to existing benchmarks, particularly in the NYISO Electric Market dataset where the RMSE was reduced by approximately 15% and the MAE by 20% compared to conventional models. Our main contribution is the development of a Transformer-LSTM-PSO model that significantly enhances the accuracy and efficiency of smart grid startup predictions. The application of the Transformer-LSTM-PSO model represents a significant advancement in smart grid predictive analytics, concurrently fostering the development of more reliable and intelligent grid management systems.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

راه اندازی شبکه ، یک مؤلفه جدایی ناپذیر از سیستم قدرت ، برای اطمینان از قابلیت اطمینان و کارآیی شبکه الکتریکی از اهمیت استراتژیک برخوردار است.با این حال ، روشهای فعلی برای تجزیه و تحلیل عمیق و پیش بینی دقیق سناریوهای راه اندازی شبکه ناکافی هستند.برای پرداختن به این چالش ها ، ما یک روش جدید را بر اساس مدل ترانسفورماتور-LSTM-PSO پیشنهاد می کنیم.این مدل به طور منحصر به فرد مکانیسم توجه خود ترانسفورماتور ، قابلیت های مدل سازی زمانی LSTM و ویژگی های تنظیم پارامتر الگوریتم بهینه سازی SWARM ذرات را ترکیب می کند.این طراحی برای ضبط مؤثرتر روابط زمانی پیچیده در طرح های راه اندازی شبکه طراحی شده است.آزمایش های ما پیشرفت های چشمگیری را نشان می دهد ، با مدل ما به مقادیر RMSE و MAE پایین تر در مقایسه با معیارهای موجود ، به ویژه در مجموعه داده های بازار الکتریکی NYISO که در آن RMSE تقریباً 15 ٪ کاهش یافته و MAE را نسبت به مدلهای معمولی 20 ٪ کاهش می دهد ، به مقادیر مختلف داده می شود.سهم اصلی ما توسعه یک مدل ترانسفورماتور-LSTM-PSO است که به طور قابل توجهی دقت و کارآیی پیش بینی های راه اندازی شبکه هوشمند را افزایش می دهد.استفاده از مدل ترانسفورماتور-LSTM-PSO نشان دهنده پیشرفت قابل توجهی در تجزیه و تحلیل پیش بینی شبکه هوشمند است ، و همزمان توسعه سیستم های مدیریت قابل اعتماد تر و هوشمندانه تر را تقویت می کند.

📚 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.