Please use this identifier to cite or link to this item: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/84827
Title: Predictive clarity in energy analytics: xai-enhanced solar forecasting in siberia
Authors: Akpuluma, D. A.
Yurchenko, Aleksey Vasilievich
Abam, J. I.
Williams, C. A.
Keywords: climate data analysis; hybrid models; XAI implementation
Issue Date: 2024
Publisher: Томский политехнический университет
Citation: Predictive clarity in energy analytics: xai-enhanced solar forecasting in siberia / Akpuluma D. A., Yurchenko A. V., Abam J. I., Williams C. A. // Молодежь и современные информационные технологии : сборник трудов XXI Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, 15-18 апреля 2024 г., Томск. — Томск : Изд-во ТПУ, 2024. — С. 230-234.
Abstract: This study unveils a robust LASSO-RFR hybrid model for solar power prediction in Siberia, significantly enhancing predictive accuracy and reducing MSE, with an R-squared of 85.9 %. Employing LIME and SHAP for XAI, it foregrounds feature contributions, fostering transparent, reliable forecasting in extreme climates
URI: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/84827
Appears in Collections:Материалы конференций

Files in This Item:
File SizeFormat 
conference_tpu-2024-C04_p230-234.pdf646,91 kBAdobe PDFView/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons