Fugu-MT 論文翻訳(概要): Automated Few-Shot Time Series Forecasting based on Bi-level Programming

論文の概要: Automated Few-Shot Time Series Forecasting based on Bi-level Programming

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.03328v1
Date: Mon, 7 Mar 2022 12:15:14 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-03-08 18:40:11.445928
Title: Automated Few-Shot Time Series Forecasting based on Bi-level Programming
Title（参考訳）: バイレベルプログラミングに基づくFew-Shot時系列自動予測
Authors: Jiangjiao Xu, Ke Li
Abstract要約: 本稿では,バイレベルプログラミングの観点から,数発の学習パイプラインの最適設計を自動化するBiLO-Auto-TSF/MLフレームワークを開発する。提案したBiLO-Auto-TSF/MLフレームワークの有効性を総合的に検証した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.760976250387322
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: New micro-grid design with renewable energy sources and battery storage systems can help improve greenhouse gas emissions and reduce the operational cost. To provide an effective short-/long-term forecasting of both energy generation and load demand, time series predictive modeling has been one of the key tools to guide the optimal decision-making for planning and operation. One of the critical challenges of time series renewable energy forecasting is the lack of historical data to train an adequate predictive model. Moreover, the performance of a machine learning model is sensitive to the choice of its corresponding hyperparameters. Bearing these considerations in mind, this paper develops a BiLO-Auto-TSF/ML framework that automates the optimal design of a few-shot learning pipeline from a bi-level programming perspective. Specifically, the lower-level meta-learning helps boost the base-learner to mitigate the small data challenge while the hyperparameter optimization at the upper level proactively searches for the optimal hyperparameter configurations for both base- and meta-learners. Note that the proposed framework is so general that any off-the-shelf machine learning method can be used in a plug-in manner. Comprehensive experiments fully demonstrate the effectiveness of our proposed BiLO-Auto-TSF/ML framework to search for a high-performance few-shot learning pipeline for various energy sources.
Abstract（参考訳）: 再生可能エネルギー源と蓄電池システムを備えた新しいマイクログリッド設計は、温室効果ガス排出の改善と運用コストの削減に役立つ。エネルギー生成と負荷需要の双方を効果的に短期・長期に予測する上で、時系列予測モデリングが計画及び運用の最適な意思決定を導く重要なツールの1つである。時系列再生可能エネルギー予測の重要な課題の1つは、適切な予測モデルを訓練するための履歴データがないことである。さらに、機械学習モデルの性能は、対応するハイパーパラメータの選択に敏感である。これらのことを念頭に置いて,バイレベルプログラミングの観点から数発の学習パイプラインの最適設計を自動化するBiLO-Auto-TSF/MLフレームワークを開発した。特に、低レベルメタラーニングは、低レベルのハイパーパラメータ最適化が、ベースとメタリーナーの両方の最適なハイパーパラメータ構成を積極的に探索する一方で、小さなデータ課題を軽減するためのベースリーナーの促進に役立ちます。提案フレームワークは汎用的であるため,既製の機械学習手法をプラグイン方式で使用することができる。提案するBiLO-Auto-TSF/MLフレームワークの有効性を総合的に検証し,各種エネルギー源を対象とした高性能な複数ショット学習パイプラインを提案する。

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