論文の概要: Sequence-to-Sequence Model with Transformer-based Attention Mechanism
and Temporal Pooling for Non-Intrusive Load Monitoring
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05012v1
- Date: Thu, 8 Jun 2023 08:04:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-09 15:46:19.642842
- Title: Sequence-to-Sequence Model with Transformer-based Attention Mechanism
and Temporal Pooling for Non-Intrusive Load Monitoring
- Title（参考訳）: 非侵入負荷モニタリングのための変圧器による注意機構と時間プールを用いたシーケンス・ツー・シーケンスモデル
- Authors: Mohammad Irani Azad, Roozbeh Rajabi, Abouzar Estebsari
- Abstract要約: 本研究の目的は, 深層学習を用いた非侵入負荷モニタリング(NILM)の精度向上である。
提案手法は,変圧器に基づくアテンション機構を備えたSeq2Seqモデルを用いて,NILMデータの長期依存関係をキャプチャする。
- 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 presents a novel Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) model based on a
transformer-based attention mechanism and temporal pooling for Non-Intrusive
Load Monitoring (NILM) of smart buildings. The paper aims to improve the
accuracy of NILM by using a deep learning-based method. The proposed method
uses a Seq2Seq model with a transformer-based attention mechanism to capture
the long-term dependencies of NILM data. Additionally, temporal pooling is used
to improve the model's accuracy by capturing both the steady-state and
transient behavior of appliances. The paper evaluates the proposed method on a
publicly available dataset and compares the results with other state-of-the-art
NILM techniques. The results demonstrate that the proposed method outperforms
the existing methods in terms of both accuracy and computational efficiency.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,変圧器に基づく注意機構と,スマートビルの非侵入負荷監視(nilm)のための時空間プーリングに基づく新しいシーケンス・ツー・シーケンス(seq2seq)モデルを提案する。
本研究の目的は,深層学習によるNILMの精度向上である。
提案手法は,変圧器に基づくアテンション機構を備えたSeq2Seqモデルを用いて,NILMデータの長期依存関係をキャプチャする。
さらに、時間プーリングは、アプライアンスの定常挙動と過渡挙動の両方を捉えることによってモデルの精度を向上させるために用いられる。
本稿では,提案手法を公開データセット上で評価し,その結果を他の最先端NILM技術と比較する。
その結果,提案手法は既存の手法よりも精度と計算効率の面で優れていた。
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