Aplicação de Algoritmos de Aprendizado de Máquina para Prever a Demanda de Energia

Este artigo apresenta uma análise da aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina para prever a demanda de energia com base em dados de temperatura e umidade. Extensa pesquisa foi realizada sobre a eficácia e precisão de vários métodos de aprendizado de máquina no contexto da previsão de demanda de energia, incluindo o método de máquina de vetor de suporte (SVM) com vários núcleos (por exemplo, 'rbf' e 'poly') e RandomForestRegressor. O artigo também discute em detalhes a seleção do modelo ideal e a otimização de parâmetros para alcançar os melhores resultados de previsão para a demanda de energia. A pesquisa apresentada possui uma importância prática significativa para o avanço do campo de gestão de recursos energéticos, melhorando a eficiência de sua utilização e otimizando os processos de tomada de decisão. Isso possibilita a identificação das abordagens mais eficazes e precisas para prever a demanda de energia em diversas condições e cenários.