الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: CNN-LSTM

تحسين CNN-LSTM مع نهج ميتاheuristic الهجينة لتوقع الإشعاع الشمسي Optimized CNN-LSTM with hybrid metaheuristic approaches for solar radiation forecasting

2026 | المؤلف: İrem Fatma Şener وآخرون | المجلة: Case Studies in Thermal Engineering | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

تتناول هذه الدراسة الحاجة الملحة للتنبؤ الدقيق بمخرجات الطاقة الكهروضوئية، وخاصة من خلال توقع الإشعاع الشمسي. تقدم نموذجًا جديدًا للتنبؤ يستفيد من بيانات الأرصاد الجوية والإشعاع الشمسي، ويقيم تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق المختلفة، بما في ذلك الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM)، ومتوسط الحركة المتكامل الذاتي (ARIMA)، والبيرسيبترون متعدد الطبقات (MLP)، وغابة عشوائية، وXGBoost، والانحدار…
التحقيق في الشبكات العصبية الاصطناعية الهجينة المعتمدة على المحولات لتوقع وتحليل بيانات المناخ Investigation of a transformer-based hybrid artificial neural networks for climate data prediction and analysis

2026 | المؤلف: Shangke Liu وآخرون | المجلة: Frontiers in Environmental Science | المجال: الهندسة البيئية (Environmental Engineering)

تقدم ورقة البحث نموذجًا هجينًا جديدًا للتعلم العميق يجمع بين بنى Transformer وConvolutional Neural Network (CNN) وLong Short-Term Memory (LSTM) لتعزيز توقعات درجة حرارة المناخ. تكافح النماذج المناخية التقليدية، على الرغم من فعاليتها، مع التعقيد والمتطلبات الحاسوبية، خاصة في إدارة العلاقات غير الخطية بين المتغيرات المتعددة. يستفيد النموذج المقترح من Transformer لقدراته في نمذجة التسلسل…

الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: CNN-LSTM

تحسين CNN-LSTM مع نهج ميتاheuristic الهجينة لتوقع الإشعاع الشمسي Optimized CNN-LSTM with hybrid metaheuristic approaches for solar radiation forecasting

التحقيق في الشبكات العصبية الاصطناعية الهجينة المعتمدة على المحولات لتوقع وتحليل بيانات المناخ Investigation of a transformer-based hybrid artificial neural networks for climate data prediction and analysis