Hourly Prediction of Irradiance and Temperature Using Recurrent Neural Networks and Gaussian Process Models

This research applies artificial intelligence techniques to predict physical variables such as irradiance and temperature, addressing the challenge of time series nonlinearity. The main objective is to compare the predictive performance of LSTM, GRU, and SGPR models across three datasets (Jena, Solc...

Szczegółowa specyfikacja

Opis bibliograficzny

Główni autorzy:	Mónica Yolanda Moreno Revelo, Juan Bernardo Gómez Mendoza, Javier Revelo Fuelagán
Format:	Artigo
Język:	Espanhol
Wydane:	Universidad Distrital Francisco Jose de Caldas 2025-09-01
Seria:	Tecnura
Hasła przedmiotowe:	hourly models lstm gru meteorological time series hourly prediction
Dostęp online:	https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/Tecnura/article/view/23836
Etykiety:	Dodaj etykietę Nie ma etykietki, Dołącz pierwszą etykiete!