Fugu-MT 論文翻訳(概要): Short-Term Load Forecasting Using A Particle-Swarm Optimized Multi-Head Attention-Augmented CNN-LSTM Network

論文の概要: Short-Term Load Forecasting Using A Particle-Swarm Optimized Multi-Head Attention-Augmented CNN-LSTM Network

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03694v1
Date: Thu, 7 Sep 2023 13:06:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-08 12:57:28.046441
Title: Short-Term Load Forecasting Using A Particle-Swarm Optimized Multi-Head Attention-Augmented CNN-LSTM Network
Title（参考訳）: パーティクルスウォーム最適化マルチヘッドアテンション強化CNN-LSTMネットワークによる短期負荷予測
Authors: Paapa Kwesi Quansah
Abstract要約: 電力系統の効率的な運用と計画において、短期負荷予測が最重要となる。ディープラーニングの最近の進歩は、この問題に対処する上で有望であることを示している。これらの障害を克服する新しいソリューションを提案します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Short-term load forecasting is of paramount importance in the efficient operation and planning of power systems, given its inherent non-linear and dynamic nature. Recent strides in deep learning have shown promise in addressing this challenge. However, these methods often grapple with hyperparameter sensitivity, opaqueness in interpretability, and high computational overhead for real-time deployment. In this paper, I propose a novel solution that surmounts these obstacles. Our approach harnesses the power of the Particle-Swarm Optimization algorithm to autonomously explore and optimize hyperparameters, a Multi-Head Attention mechanism to discern the salient features crucial for accurate forecasting, and a streamlined framework for computational efficiency. Our method undergoes rigorous evaluation using a genuine electricity demand dataset. The results underscore its superiority in terms of accuracy, robustness, and computational efficiency. Notably, our Mean Absolute Percentage Error of 1.9376 marks a significant advancement over existing state-of-the-art approaches, heralding a new era in short-term load forecasting.
Abstract（参考訳）: 短期負荷予測は電力系統の効率的な運転と計画において最重要であり、本質的に非線形かつ動的性質を考慮に入れている。ディープラーニングの最近の進歩は、この課題に取り組む上での有望さを示している。しかし、これらの手法は、しばしばハイパーパラメータ感度、解釈容易性の不透明さ、そしてリアルタイムデプロイメントのための高い計算オーバーヘッドに悩まされる。本稿では,これらの障害を克服する新しい解を提案する。提案手法は,超パラメータを自律的に探索し最適化するパーティクル・スワーム最適化アルゴリズムのパワー,正確な予測に不可欠な特徴を識別するマルチヘッドアテンション機構,計算効率の合理化フレームワークを活用する。本手法は真の電力需要データセットを用いて厳密な評価を行う。この結果は、精度、堅牢性、計算効率の点でその優位性を示している。特に、我々の平均絶対パーセンテージ誤差 1.9376 は、既存の最先端のアプローチを大きく進歩させ、短期的な負荷予測の新しい時代を告げている。

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