MASHINAVIY O'QITISHGA ASOSLANGAN GIBRID MODELLI INTELLEKTUAL TAVSIYA TIZIMI YORDAMIDA O'ZBEKISTON HUDUDIDA QAYTA TIKLANUVCHI ENERGIYA OBYEKTLARI JOYLASHUVINI ANIQLASHDA O'ZARO MOSLIK KO'RSATKICHLARINING AHAMIYATI
Аннотация
Ushbu maqolada O'zbekiston hududida qayta tiklanuvchi energiya manbalari asosidagi elektr energiyasi ishlab chiqarish obyektlarini joylashtirish uchun mashinaviy o'qitishga asoslangan gibrid modelli intellektual tavsiya tizimini ishlab chiqish masalasi ko'rib chiqiladi. Tadqiqot doirasida NASA POWER ochiq ma'lumotlari asosida hudud bo'yicha panjara (grid) nuqtalar shaklida quyosh radiatsiyasi, to'g'ridan-to'g'ri nurlanish, shamol tezligi va havo harorati ko'rsatkichlaridan iborat iqlimiy dataset shakllantirildi. Olingan ma'lumotlar normalizatsiya qilinib, quyosh energiyasi, shamol energiyasi hamda ularning kombinatsiyasini ifodalovchi gibrid moslik ko'rsatkichlari hisoblandi. Gibrid moslik qiymatlarini bashoratlash va tahlil qilish uchun Random Forest va XGBoost algoritmlariga asoslangan regressiya modellari qurildi. Modellarning samaradorligi determinatsiya koeffitsienti (R²) va o'rtacha absolyut xato (MAE) mezonlari asosida baholandi. Tajriba natijalari gibrid moslikni shakllantirishda harorat va shamol tezligi omillarining muhim ahamiyatga ega ekanligini ko'rsatdi. Shuningdek, ishlab chiqilgan tavsiya tizimi yordamida O'zbekiston hududi bo'yicha eng istiqbolli hududlar aniqlanib, ularning fazoviy taqsimoti interaktiv xarita ko'rinishida vizualizatsiya qilindi. Tadqiqot natijalari qayta tiklanuvchi energiya obyektlarini optimal joylashtirish bo'yicha qaror qabul qilish jarayonlarini qo'llab-quvvatlash hamda energetika sohasida raqamli transformatsiyani jadallashtirishga xizmat qiladi.