論文の概要: How to predict and optimise with asymmetric error metrics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.13586v1
- Date: Thu, 24 Nov 2022 13:16:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-28 17:39:15.018934
- Title: How to predict and optimise with asymmetric error metrics
- Title（参考訳）: 非対称誤差メトリクスによる予測と最適化の方法
- Authors: Mahdi Abolghasemi, Richard Bean
- Abstract要約: 本稿では,IEEE計算情報学会の第3回技術課題に言及して,予測と最適化の問題の概念を検討する。
この大会では、参加者は6つの建物と6つのソーラー施設で建設エネルギーの使用と発電を予測し、1ヶ月にわたってクラスとバッテリーをスケジューリングしながらエネルギーコストを最適化するためにその予測を利用するよう求められた。
予測・最適化フェーズにおける損失関数の異なる性質について検討し,最適化コストの向上のために最終予測を調整することを提案する。
- 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: In this paper, we examine the concept of the predict and optimise problem
with specific reference to the third Technical Challenge of the IEEE
Computational Intelligence Society. In this competition, entrants were asked to
forecast building energy use and solar generation at six buildings and six
solar installations, and then use their forecast to optimize energy cost while
scheduling classes and batteries over a month. We examine the possible effect
of underforecasting and overforecasting and asymmetric errors on the
optimisation cost. We explore the different nature of loss functions for the
prediction and optimisation phase and propose to adjust the final forecasts for
a better optimisation cost. We report that while there is a positive
correlation between these two, more appropriate loss functions can be used to
optimise the costs associated with final decisions.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ieee計算知能学会の第3の技術的課題を特に参考にして,予測と最適化の問題の概念を検討する。
この大会では、参加者は6つの建物と6つのソーラー施設で建設エネルギーの使用と発電を予測し、1ヶ月かけてクラスとバッテリーをスケジューリングしながらエネルギーコストを最適化する。
過度な予測と過度な予測と非対称な誤差が最適化コストに与える影響を検討する。
予測および最適化フェーズにおける損失関数の異なる性質について検討し、最適化コストを改善するために最終予測を調整することを提案する。
この2つには正の相関関係があるが、最終決定に伴うコストを最適化するためにより適切な損失関数を用いることができる。
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