Resumen

En este estudio, el enfoque estuvo en el desarrollo de energía verde y la predicción futura para el consumo de fuentes de energía actuales y el desarrollo de energía verde utilizando un algoritmo de aprendizaje profundo mejorado (DL). Además del análisis del consumo actual de energía utilizado para el gas natural y el petróleo como combustible, se utilizó un algoritmo de red neuronal profunda para entrenar el sistema y procesar los datos obtenidos previamente, que van desde la literatura desde el año 2003 hasta el año 2019, para el consumo de combustible. También, se presenta el uso del algoritmo propuesto para predecir el desarrollo del consumo de energía verde hasta 2030 en términos de generadores solares y eólicos. El estudio resultante también se centra en el agotamiento de la energía actualmente utilizada o la contaminación causada por ella. El problema del control de la energía verde puede tener efecto mediante el uso de múltiples capas para manejar diferentes características extraídas de diferentes fuentes y luego aprender el sistema para controlarlo. Este estudio tiene como objetivo

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Desarrollo; Energía verde; Consumo; Algoritmo de aprendizaje profundo; Predicción; Combustible
• Keywords:Development; Green energy; Consumption; Deep learning algorithm; Prediction; Fuel