Солнечная энергия, в настоящее время является одним из наиболее популярных альтернативных источников энергии. Некоторые районы, поселения,частные территории бывают полностью зависимы от этого вида энергии и логично,что нужно рационально накапливать и использовать ее. В этом может помочь предсказание интенсивности солнечного излучения (солнечной радиации). Знание того,когда условия наиболее благоприятны для падающего солнечного излучения, имеет решающее значение для принятия решения о том, когда и где разместить солнечные панели и батареи и после наиболее эффективно использовать полученную энергию.
- Обработка данных
- Отсев признаков
- Обучение модели
- Прогноз
Коэффициент детерминации(
Случайный лес
- python >= 3.10
- numpy >= 1.23.4
- pandas >= 1.5.0
- scikit-learn >= 1.1.2
- notebook >= 6.5.1
- seaborn>=0.12.1
- pytz>=2022.6
Через requirements.txt для pip:
pip install -r requirements.txtС помощью Poetry устанавливаются все зависимости. Кроме pip можно использовать Homebrew или Conda.
git clone https://github.com/NikitaVenediktov/Sonnenstrahlung.git
pip install poetry
poetry installВ разработке
На базе AI Talent Hub Университет ИТМО совместно с компанией Napoleon IT запустил образовательную программу «Инженерия машинного обучения». Это не краткосрочные курсы без практического применения, а онлайн-магистратура нового формата, основанная на реальном рабочем процессе в компаниях.
Этот проект создан в рамках второго задания по курсу: "Глубокое обучение на практике"
Мы команда ViN:
😄 Шутейка
Если вы используете GennaDIY в своих исследованиях, рассмотрите возможность цитирования
@misc{=Sonnenstrahlung,
title={=Sonnenstrahlung: An Easy-to-use and High Performance CLI},
author={ViN Contributors},
howpublished = {\url{https://github.com/NikitaVenediktov/Sonnenstrahlung}},
year={2022}
}