論文の概要: Stacked Boosters Network Architecture for Short Term Load Forecasting in Buildings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.08406v2
• Date: Thu, 16 Apr 2020 05:20:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-07 10:10:32.451203
• Title: Stacked Boosters Network Architecture for Short Term Load Forecasting in Buildings
• Title（参考訳）: 建物における短期負荷予測のためのネットワークアーキテクチャ
• Authors: Tuukka Salmi, Jussi Kiljander and Daniel Pakkala
• Abstract要約: 本稿では,建築エネルギー負荷の短期的負荷予測のための新しいディープラーニングアーキテクチャを提案する。 このアーキテクチャは、単純なベースラーナーと、単一のディープニューラルネットワークとしてモデル化された複数のブースティングシステムに基づいている。 このアーキテクチャは、フィンランドのオフィスビルのエネルギーデータを用いて、短期的な負荷予測タスクで評価される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a novel deep learning architecture for short term load forecasting of building energy loads. The architecture is based on a simple base learner and multiple boosting systems that are modelled as a single deep neural network. The architecture transforms the original multivariate time series into multiple cascading univariate time series. Together with sparse interactions, parameter sharing and equivariant representations, this approach makes it possible to combat against overfitting while still achieving good presentation power with a deep network architecture. The architecture is evaluated in several short-term load forecasting tasks with energy data from an office building in Finland. The proposed architecture outperforms state-of-the-art load forecasting model in all the tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,建築エネルギー負荷の短期負荷予測のための新しいディープラーニングアーキテクチャを提案する。 このアーキテクチャは、単純なベース学習システムと、単一のディープニューラルネットワークとしてモデル化された複数のブースティングシステムに基づいている。 アーキテクチャは、元の多変量時系列を多重カスケーディング単変量時系列に変換する。 スパース相互作用、パラメータ共有、同変表現と共に、このアプローチは、ディープネットワークアーキテクチャで優れたプレゼンテーションパワーを達成しつつ、過剰フィッティングと戦えるようにする。 このアーキテクチャは、フィンランドのオフィスビルのエネルギーデータを用いて、短期負荷予測タスクで評価される。 提案するアーキテクチャは,すべてのタスクにおいて最先端の負荷予測モデルを上回る。

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