Fugu-MT 論文翻訳(概要): Forecasting the Short-Term Energy Consumption Using Random Forests and Gradient Boosting

論文の概要: Forecasting the Short-Term Energy Consumption Using Random Forests and Gradient Boosting

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.11952v1
Date: Mon, 25 Jul 2022 07:40:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-07-26 15:29:34.507958
Title: Forecasting the Short-Term Energy Consumption Using Random Forests and Gradient Boosting
Title（参考訳）: ランダム林と勾配ブースティングを用いた短期エネルギー消費予測
Authors: Cristina Bianca Pop, Viorica Rozina Chifu, Corina Cordea, Emil Stefan Chifu, Octav Barsan
Abstract要約: 本稿では、歴史的データに基づくエネルギー消費予測分野におけるランダムフォレストとグラディエントブースティングアルゴリズムの性能を比較検討する。これら2つのアルゴリズムを用いて,エネルギー消費を個別に予測し,重み付き平均アンサンブル法を用いて組み合わせる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper analyzes comparatively the performance of Random Forests and Gradient Boosting algorithms in the field of forecasting the energy consumption based on historical data. The two algorithms are applied in order to forecast the energy consumption individually, and then combined together by using a Weighted Average Ensemble Method. The comparison among the achieved experimental results proves that the Weighted Average Ensemble Method provides more accurate results than each of the two algorithms applied alone.
Abstract（参考訳）: 本稿では,歴史データに基づくエネルギー消費予測の分野におけるランダム林の性能と勾配促進アルゴリズムについて比較検討する。これら2つのアルゴリズムを用いて,エネルギー消費を個別に予測し,重み付き平均アンサンブル法を用いて組み合わせる。その結果, 重み付け平均アンサンブル法は, それぞれ単独で適用したアルゴリズムよりも精度の高い結果が得られることがわかった。

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