Gaussian‑Interpolation löst Sparsitätsproblem bei Stromverbrauchsvorhersage
Eine neue Studie aus dem arXiv‑Repository zeigt, wie man mit einem stark lückenhaften Stromverbrauchsdataset präzise Vorhersagen treffen kann. Durch den Einsatz von Gaussian‑Interpolation lässt sich die 62 %‑Sparse‑Stichprobe, die stündliche Lastdaten eines Kraftwerks enthält, erfolgreich nutzen.
