論文の概要: Contextually Enhanced ES-dRNN with Dynamic Attention for Short-Term Load Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09030v1
• Date: Sun, 18 Dec 2022 07:42:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 14:16:04.513818
• Title: Contextually Enhanced ES-dRNN with Dynamic Attention for Short-Term Load Forecasting
• Title（参考訳）: 短時間負荷予測のための動的注意付き文脈拡張ES-dRNN
• Authors: Slawek Smyl, Grzegorz Dudek, Pawe{\l} Pe{\l}ka
• Abstract要約: 提案手法は,コンテキストトラックとメイントラックという,同時に訓練された2つのトラックから構成される。 RNNアーキテクチャは、階層的な拡張を積み重ねた複数の繰り返し層で構成され、最近提案された注意的再帰細胞を備えている。 このモデルは点予測と予測間隔の両方を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1602089225841632
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose a new short-term load forecasting (STLF) model based on contextually enhanced hybrid and hierarchical architecture combining exponential smoothing (ES) and a recurrent neural network (RNN). The model is composed of two simultaneously trained tracks: the context track and the main track. The context track introduces additional information to the main track. It is extracted from representative series and dynamically modulated to adjust to the individual series forecasted by the main track. The RNN architecture consists of multiple recurrent layers stacked with hierarchical dilations and equipped with recently proposed attentive dilated recurrent cells. These cells enable the model to capture short-term, long-term and seasonal dependencies across time series as well as to weight dynamically the input information. The model produces both point forecasts and predictive intervals. The experimental part of the work performed on 35 forecasting problems shows that the proposed model outperforms in terms of accuracy its predecessor as well as standard statistical models and state-of-the-art machine learning models.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,指数的スムーシング(ES)とリカレントニューラルネットワーク(RNN)を組み合わせたコンテキスト拡張型ハイブリッドおよび階層型アーキテクチャに基づく,新しい短期負荷予測(STLF)モデルを提案する。 モデルは、コンテキストトラックとメイントラックの2つの同時に訓練されたトラックで構成されている。 コンテキストトラックは、メイントラックに追加情報を導入する。 代表的なシリーズから抽出され、メイントラックで予測される個々のシリーズに合わせて動的に変調される。 RNNアーキテクチャは、階層的拡張を積み重ねた複数の繰り返し層で構成され、最近提案された減衰性拡張型リカレントセルを備えている。 これらのセルは、時系列にわたって短期的、長期的、季節的な依存関係を捉え、入力情報を動的に重み付けすることができる。 このモデルは点予測と予測間隔の両方を生成する。 35の予測問題に対する実験の結果,提案モデルが従来の精度,標準統計モデル,最先端の機械学習モデルよりも優れていたことが示唆された。

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