Journal of Porous Materials, Год журнала: 2025, Номер unknown
Опубликована: Апрель 22, 2025
Язык: Английский
Journal of Porous Materials, Год журнала: 2025, Номер unknown
Опубликована: Апрель 22, 2025
Язык: Английский
Journal of Inorganic and Organometallic Polymers and Materials, Год журнала: 2025, Номер unknown
Опубликована: Март 4, 2025
Язык: Английский
Процитировано
1Optics & Laser Technology, Год журнала: 2025, Номер 185, С. 112609 - 112609
Опубликована: Фев. 18, 2025
Язык: Английский
Процитировано
0The European Physical Journal Plus, Год журнала: 2025, Номер 140(3)
Опубликована: Март 3, 2025
Язык: Английский
Процитировано
0Journal of Alloys and Compounds, Год журнала: 2025, Номер unknown, С. 179441 - 179441
Опубликована: Март 1, 2025
Язык: Английский
Процитировано
0Scientific Reports, Год журнала: 2025, Номер 15(1)
Опубликована: Март 13, 2025
Accurate forecasting of photovoltaic (PV) generated electricity is essential for efficiently managing and integrating Renewable Energy (RE) into distribution systems. This research investigation optimizes Feature Selection (FS) prediction results PV energy by applying Bayesian Density Estimation (BDE) with Elastic Net (ELNET) regression analysis. phenomenon unacceptable outcomes are prevalent when conventional algorithms on datasets significant addressing predictor multicollinearity. Improved FS multicollinearity control has been rendered feasible ELNET, which integrates the best features Ridge Lasso regression. ELNET eliminates these challenges through implementation L1 L2 penalties. Non-parametric comprehensive data regarding residual distributions impacts. By incorporating ELNET's regularisation abilities BDE's statistical adaptability, recommended ELNET-BDE proposed to attain more accurate reliable predictions. technique used assess massive sets developing from Visakhapatnam, India, historical generation combined definite Meteorological Factors (MF). Considering preliminary processing, FS, validation, outperforms existing methods. Research investigations demonstrate that model attains significantly lower Mean Absolute Error (MAE) Root Square (RMSE) than contesting Machine Learning (ML) like Artificial Neural Network (ANN), Support Vector (SVM), Random Forest (RF), Gradient Boosting Machines (GBM). Compared distinct techniques, RMSE can be minimized up 15% MAE 20%. The findings specify a substantial improvement in accuracy prediction, emphasizing how improving solar power grid integration improved RE management.
Язык: Английский
Процитировано
0Electrochimica Acta, Год журнала: 2025, Номер unknown, С. 146103 - 146103
Опубликована: Март 1, 2025
Язык: Английский
Процитировано
0Computational and Theoretical Chemistry, Год журнала: 2025, Номер unknown, С. 115199 - 115199
Опубликована: Март 1, 2025
Язык: Английский
Процитировано
0Electrochemistry Communications, Год журнала: 2025, Номер unknown, С. 107915 - 107915
Опубликована: Март 1, 2025
Язык: Английский
Процитировано
0Frontiers of Chemical Science and Engineering, Год журнала: 2025, Номер 19(5)
Опубликована: Март 25, 2025
Язык: Английский
Процитировано
0Ionics, Год журнала: 2025, Номер unknown
Опубликована: Апрель 11, 2025
Язык: Английский
Процитировано
0