카테고리 A: 발전량 예측 시스템

다양한 딥러닝 및 머신러닝 모델을 활용한 태양광 발전량 예측 시스템을 통합하여 제공합니다. RNN, LSTM, GRU, BiLSTM, CNN-LSTM, Transformer 등 최신 모델들의 성능을 비교하고, 실시간 예측 결과를 시각화합니다.

8개 논문 통합: 다양한 예측 모델 및 기법 비교 분석

예측 모델 선택

정확도 비교

오차율 비교 (MAE)

24시간 발전량 예측

포함된 연구 논문 (8개)

논문 6: RNN 기반 예측

기본 순환 신경망 시계열 예측

논문 7: LSTM 장기 예측

장단기 메모리 네트워크

논문 8: GRU 효율적 예측

경량화 순환 신경망

논문 9: BiLSTM 양방향

과거-미래 정보 통합

논문 10: CNN-LSTM 하이브리드

공간-시간 특성 통합

논문 11: Transformer

셀프 어텐션 메커니즘

논문 12: Attention

중요 시점 집중 학습

논문 13: 앙상블

다중 모델 결합