فایل ورد کامل یادگیری ماشین با داده های بزرگ یک سیستم پیش بینی کارآمد برای تولید برق

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل یادگیری ماشین با داده های بزرگ یک سیستم پیش بینی کارآمد برای تولید برق،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۲۴ صفحه

۵ نتیجه گیری
در این مطالعه برای مقابله با تحلیل داده های بزرگ، طرح ML پیاده شده است. داده های بزرگ توانایی مقابله با مجموعه داده های بزرگ در فرمت های مختلف را دارند، بنابراین راه حل مناسبی برای تحلیل به شمار می روند. ترکیب ML با داده های بزرگ شیوه ای جدید برای حل مسائل پیچیده مرتبط با پیش بینی تولید برق می باشد. پیش بینی تولید برق مسئله ای چالش برانگیز می باشد، به ویژه زمانی که با مجموعه داده بزرگ تکمیل شده با نویز مقابله می کنیم. نتایج آزمایشی این کار با تولید برق آتی پیش بینی شده، مقایسه و نشان داده شده است که تطابق (مطابقت) نزدیکی بین مقادیر مربوطه آنها وجود دارد. نقش شیوه داده های بزرگ، استخراج ویژگیهای آماری مطلوب از داده ها با استفاده از الگوریتم توزیع شده به شکل MapReduce روی پلتفرم عملکرد بالا و استفاده از ANN برای یافتن رابطه یا الگوهای خاص در داده ها می باشد. از این رابطه برای پیش بینی تولیدهای آتی استفاده می شود. نتایج بدست آمده تطابق نزدیک بین مقادیر حقیقی و پیش بینی شده تولید برق را نشان می دهد.

عنوان انگلیسی:Machine Learning with Big Data An Efficient Electricity Generation Forecasting System~~en~~

۵ Conclusion

In this study, a ML scheme is implemented to deal with Big Data analytics. Big Data has the ability to deal with large datasets in different formats, hence a suitable solution for analytics. ML combined with Big Data is a novel approach to solve a complex problem related to power generation prediction. Electricity generation forecasting is a challenging issue, especially when one is dealing with a large dataset complemented with noise. Experimental results of this work have been compared to predicted future power generations, and it provides a close match between their respective values. The role of Big Data approach is to extract the desired statistical features from the data using a distributed algorithm in the form of MapReduce on high performance platform and applied to ANN to find a relationship or specific patterns in the data. This relationship is used to forecast future generations. The results show a close proximity between the forecasted and the actual power generation values.

$$en!!