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This book aims to develop a new RSG preversion model based on deep learning. This approach will be able to boost the prediction accuracy of RSG data. Subsequently, the present proposed algorithm effectively handles the dynamics of our targeted weather component by integrating a recurrent and dynamic model named LSTM neural network with an autoregressive process. The raw data available for training this model is divided into two sets, the first is used for the training phase while the second is reserved for testing. The specific objective therefore is to generate accurate semi-hourly RSG...

Dieses Buch zielt auf die Entwicklung eines neuen Modells zur Präversion von RSG auf der Grundlage von Deep Learning ab. Dieser Ansatz wird in der Lage sein, die Vorhersagegenauigkeit von RSG-Daten zu steigern. In der Folge verwaltet der vorliegende vorgeschlagene Algorithmus die Dynamik unserer gezielten Wetterkomponente effizient, indem er ein rekursives und dynamisches Modell namens LSTM Neuronales Netz mit einem autoregressiven Prozess integriert. Die Rohdaten, die für das Training dieses Modells zur Verfügung stehen, werden in zwei Sätze aufgeteilt, wobei der erste Satz für die...