論文の概要: Ensemble Forecasting of Monthly Electricity Demand using Pattern Similarity-based Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.00426v1
• Date: Sun, 29 Mar 2020 17:26:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-18 13:13:32.691363
• Title: Ensemble Forecasting of Monthly Electricity Demand using Pattern Similarity-based Methods
• Title（参考訳）: パターン類似性に基づく月次電力需要予測
• Authors: Pawe{\l} Pe{\l}ka, Grzegorz Dudek
• Abstract要約: パターン類似性に基づく予測手法(PSFM)を用いた月次電力需要のアンサンブル予測について述べる。 本研究で適用されたPSFMには、$k$-nearest 近傍モデル、ファジィ近傍モデル、カーネル回帰モデル、一般回帰ニューラルネットワークなどがある。 実験的なイラストは、ヨーロッパの35か国における月次電力需要予測と比較するために、アンサンブルモデルと個々のPSFMを適用している。
• 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 work presents ensemble forecasting of monthly electricity demand using pattern similarity-based forecasting methods (PSFMs). PSFMs applied in this study include $k$-nearest neighbor model, fuzzy neighborhood model, kernel regression model, and general regression neural network. An integral part of PSFMs is a time series representation using patterns of time series sequences. Pattern representation ensures the input and output data unification through filtering a trend and equalizing variance. Two types of ensembles are created: heterogeneous and homogeneous. The former consists of different type base models, while the latter consists of a single-type base model. Five strategies are used for controlling a diversity of members in a homogeneous approach. The diversity is generated using different subsets of training data, different subsets of features, randomly disrupted input and output variables, and randomly disrupted model parameters. An empirical illustration applies the ensemble models as well as individual PSFMs for comparison to the monthly electricity demand forecasting for 35 European countries.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,パターン類似性に基づく予測手法(psfms)を用いた月次電力需要予測手法を提案する。 本研究で適用されるpsfmには,$k$-nearest neighbor model,ファジィ近傍モデル,カーネル回帰モデル,一般回帰ニューラルネットワークが含まれる。 PSFMの不可欠な部分は時系列シーケンスのパターンを用いた時系列表現である。 パターン表現は、トレンドをフィルタリングし、分散を等化することで、入力と出力データの統一を保証する。 2種類のアンサンブルが生成され、不均一と均質である。 前者は異なるタイプベースモデルで構成され、後者は単一のタイプベースモデルで構成されている。 5つの戦略は、均質なアプローチでメンバーの多様性を制御するために使用される。 多様性は、トレーニングデータの異なるサブセット、特徴の異なるサブセット、ランダムに乱れた入出力変数、ランダムに乱れたモデルパラメータを使用して生成される。 実証的な例では、アンサンブルモデルと個々のpsfmを用いて、欧州35カ国の毎月の電力需要予測と比較している。

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