論文の概要: Energy consumption forecasting using a stacked nonparametric Bayesian approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.05519v1
• Date: Wed, 11 Nov 2020 02:27:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-26 23:05:52.112107
• Title: Energy consumption forecasting using a stacked nonparametric Bayesian approach
• Title（参考訳）: 重ね合わせ非パラメトリックベイズ手法によるエネルギー消費量予測
• Authors: Dilusha Weeraddana, Nguyen Lu Dang Khoa, Lachlan O Neil, Weihong Wang, and Chen Cai
• Abstract要約: 複数の時系列データを用いて家庭のエネルギー消費を予測する方法について検討する。 我々は,各タスクに適用された各GPの予測後部を,次のレベルGPの事前および可能性に使用するスタック型GP法を構築する。 いくつかの州にまたがるオーストラリアの世帯のエネルギー消費を予測するために,我々のモデルを実世界のデータセットに適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4449150144113254
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, the process of forecasting household energy consumption is studied within the framework of the nonparametric Gaussian Process (GP), using multiple short time series data. As we begin to use smart meter data to paint a clearer picture of residential electricity use, it becomes increasingly apparent that we must also construct a detailed picture and understanding of consumer's complex relationship with gas consumption. Both electricity and gas consumption patterns are highly dependent on various factors, and the intricate interplay of these factors is sophisticated. Moreover, since typical gas consumption data is low granularity with very few time points, naive application of conventional time-series forecasting techniques can lead to severe over-fitting. Given these considerations, we construct a stacked GP method where the predictive posteriors of each GP applied to each task are used in the prior and likelihood of the next level GP. We apply our model to a real-world dataset to forecast energy consumption in Australian households across several states. We compare intuitively appealing results against other commonly used machine learning techniques. Overall, the results indicate that the proposed stacked GP model outperforms other forecasting techniques that we tested, especially when we have a multiple short time-series instances.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、複数の時系列データを用いて、非パラメトリックガウス過程(GP)の枠組みの中で家庭のエネルギー消費を予測する過程を研究する。 スマートメーターデータを用いて住宅用電気使用の鮮明なイメージを描き始めると, 消費者のガス消費との複雑な関係を詳細に把握し, 理解する必要があることが明らかになってきた。 電気とガスの消費パターンは様々な要因に大きく依存しており、これらの要因の複雑な相互作用は高度である。 また, 典型的なガス消費データは低粒度であり, 時間点も極めて少ないため, 従来の時系列予測技術の適用は過度な過度なオーバーフィットにつながる可能性がある。 これらの考察を踏まえ、各タスクに適用された各GPの予測後部を、次のレベルGPの事前および可能性に使用する重畳GP法を構築する。 このモデルを実世界のデータセットに適用し、複数の州におけるオーストラリアの世帯のエネルギー消費量を予測する。 直感的に魅力的な結果と他の一般的な機械学習技術との比較を行った。 以上の結果から,提案したGPモデルの方が,テストした他の予測手法よりも優れていることが示唆された。

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