論文の概要: Attention-based Neural Load Forecasting: A Dynamic Feature Selection Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.11763v1
• Date: Wed, 25 Aug 2021 02:22:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-27 13:50:39.156473
• Title: Attention-based Neural Load Forecasting: A Dynamic Feature Selection Approach
• Title（参考訳）: 注意に基づく神経負荷予測:動的特徴選択アプローチ
• Authors: Jing Xiong, Pengyang Zhou, Alan Chen and Yu Zhang
• Abstract要約: 我々は,関連する特徴や類似の時間情報を適応的に選択するアテンションモデルを開発した。 2014年の世界エネルギー予測コンペティションのデータセットで検証した結果,提案手法は既存の予測手法よりも優れていたことが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.760083798181908
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Encoder-decoder-based recurrent neural network (RNN) has made significant progress in sequence-to-sequence learning tasks such as machine translation and conversational models. Recent works have shown the advantage of this type of network in dealing with various time series forecasting tasks. The present paper focuses on the problem of multi-horizon short-term load forecasting, which plays a key role in the power system's planning and operation. Leveraging the encoder-decoder RNN, we develop an attention model to select the relevant features and similar temporal information adaptively. First, input features are assigned with different weights by a feature selection attention layer, while the updated historical features are encoded by a bi-directional long short-term memory (BiLSTM) layer. Then, a decoder with hierarchical temporal attention enables a similar day selection, which re-evaluates the importance of historical information at each time step. Numerical results tested on the dataset of the global energy forecasting competition 2014 show that our proposed model significantly outperforms some existing forecasting schemes.
• Abstract（参考訳）: エンコーダデコーダに基づくリカレントニューラルネットワーク(RNN)は,機械翻訳や会話モデルといったシーケンス対シーケンス学習タスクにおいて,大きな進歩を遂げている。 最近の研究は、様々な時系列予測タスクを扱う上で、この種のネットワークの利点を示している。 本稿では,電力系統の計画・運用において重要な役割を果たすマルチ水平短期負荷予測の問題に焦点をあてる。 エンコーダ・デコーダRNNを利用して、関連する特徴や類似の時間情報を適応的に選択するアテンションモデルを開発する。 まず、入力特徴は特徴選択注意層によって異なる重みに割り当てられ、更新された履歴特徴は双方向長短期記憶層(BiLSTM)によって符号化される。 そして、階層的な時間的注意を持つデコーダは、時間ステップ毎に履歴情報の重要性を再評価する類似の日選択を可能にする。 2014年の世界エネルギー予測コンペティションのデータセットで検証した結果,提案手法は既存の予測手法よりも優れていた。

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