এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
শক্তি সময় সিরিজ
ক্রমিকভাবে সূচীকৃত শক্তি খরচ বা উৎপাদনের ডেটাসেট, যা প্রবণতা, মৌসুমীতা এবং চক্র সনাক্ত করতে পূর্বাভাস মডেলের ভিত্তি হিসেবে কাজ করে।
ARIMA মডেল
অটোরিগ্রেশন ইন্টিগ্রেটেড মুভিং এভারেজের পরিসংখ্যানগত মডেল, যা স্থির বা পার্থক্য দ্বারা স্থির করা সময় সিরিজ বিশ্লেষণ এবং পূর্বাভাসের জন্য ব্যবহৃত হয়, বিশেষত স্বল্পমেয়াদী পূর্বাভাসের জন্য উপযুক্ত।
বক্স-জেনকিন্স পদ্ধতি
সময় সিরিজ মডেল (বিশেষ করে ARIMA) সনাক্তকরণ, অনুমান, যাচাইকরণ এবং পূর্বাভাসের জন্য পদ্ধতিগত পদ্ধতি, শক্তি চাহিদার কঠোর মডেলিংয়ের জন্য প্রয়োগ করা হয়।
রুট মিন স্কোয়ার এরর (RMSE)
পূর্বাভাসের নির্ভুলতা মূল্যায়নের মেট্রিক, শক্তি খরচের পূর্বাভাসিত এবং প্রকৃত মানের মধ্যে পার্থক্যের বর্গের গড়ের বর্গমূল হিসাবে গণনা করা হয়, বড় ত্রুটিগুলিকে দৃঢ়ভাবে শাস্তি দেয়।
মিন অ্যাবসোলিউট পারসেন্টেজ এরর (MAPE)
শতাংশে প্রকাশিত পূর্বাভাস কর্মক্ষমতা সূচক, প্রকৃত মানের সাথে সম্পর্কিত গড় পরম ত্রুটি পরিমাপ করে, বিভিন্ন শক্তি খরচ স্কেলে মডেলের নির্ভুলতা তুলনা করা সহজ করে।
গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং মেশিন (GBM)
এনসেম্বল অ্যালগরিদমের পরিবার যা ক্রমানুসারে শক্তিশালী পূর্বাভাস মডেল তৈরি করে, একটি লস ফাংশন অপ্টিমাইজ করে এবং পূর্ববর্তী মডেলের ত্রুটিগুলি সংশোধন করে, ট্যাবুলার শক্তি ডেটার জন্য খুব কার্যকর।
আবহাওয়া বৈশিষ্ট্য
আবহাওয়া ডেটা (তাপমাত্রা, আর্দ্রতা, বাতাসের গতি, সূর্যালোক) থেকে প্রাপ্ত ইনপুট ভেরিয়েবল এবং পূর্বাভাস মডেলে সংহত, কারণ এটি শক্তি চাহিদার একটি নির্ধারক ফ্যাক্টর, বিশেষত গরম এবং শীতলীকরণের জন্য।