Ce livre vise ? d?velopper un nouveau mod?le de pr?version de RSG bas? sur l'apprentissage profond. Cette approche sera capable de stimuler la pr?cision de pr?diction des donn?es RSG. Par la suite, le pr?sent algorithme propos? g?re efficacement la dynamique de notre composante m?t?orologique cibl?e par l'int?gration d'un mod?le r?current et dynamique nomm? r?seau de neurones LSTM avec un processus autor?gressif. Les donn?es brutes disponibles pour la formation de ce mod?le sont divis?es en deux ensembles, la premi?re est employ?e pour la phase d'entrainement tandis que la deuxi?me est r?serv?e au test. L'objectif sp?cifique donc est de g?n?rer des pr?visions pr?cises de RSG semi-horaire au niveau de la ville d'Er-Rachidia, MAROC (Latitude: 31 55′53″N; Longitude: 4 25′35″ O; L'altitude: 1039 m), tout en adoptant un algorithme d'apprentissage performant nomm? Adam. Les indices et les r?sultats ?tablis dans cette ?tude d?montrent la robuste et la confiance qu'on peut adopter ? ce mod?le qui peut fournir aux gestionnaires de r?seaux ?lectriques des pr?visions fiables afin d'assurer une meilleure gestion des syst?mes ?nerg?tique solaire et de service de l'?lectricit?.
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