論文の概要: A Natural Gas Consumption Forecasting System for Continual Learning Scenarios based on Hoeffding Trees with Change Point Detection Mechanism

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03720v1
• Date: Thu, 7 Sep 2023 13:52:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-08 12:47:40.715542
• Title: A Natural Gas Consumption Forecasting System for Continual Learning Scenarios based on Hoeffding Trees with Change Point Detection Mechanism
• Title（参考訳）: 変化点検出機構を有するホッフィング木に基づく連続学習シナリオのための天然ガス消費量予測システム
• Authors: Radek Svoboda, Sebastian Basterrech, J\k{e}drzej Kozal, Jan Plato\v{s}, Micha{\l} Wo\'zniak
• Abstract要約: 本稿では,変化点検出統合による天然ガス消費の予測について紹介する。 提案手法に基づく予測モデルの性能を実世界の複雑なユースケースで評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3999481573773074
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Forecasting natural gas consumption, considering seasonality and trends, is crucial in planning its supply and consumption and optimizing the cost of obtaining it, mainly by industrial entities. However, in times of threats to its supply, it is also a critical element that guarantees the supply of this raw material to meet individual consumers' needs, ensuring society's energy security. This article introduces a novel multistep ahead forecasting of natural gas consumption with change point detection integration for model collection selection with continual learning capabilities using data stream processing. The performance of the forecasting models based on the proposed approach is evaluated in a complex real-world use case of natural gas consumption forecasting. We employed Hoeffding tree predictors as forecasting models and the Pruned Exact Linear Time (PELT) algorithm for the change point detection procedure. The change point detection integration enables selecting a different model collection for successive time frames. Thus, three model collection selection procedures (with and without an error feedback loop) are defined and evaluated for forecasting scenarios with various densities of detected change points. These models were compared with change point agnostic baseline approaches. Our experiments show that fewer change points result in a lower forecasting error regardless of the model collection selection procedure employed. Also, simpler model collection selection procedures omitting forecasting error feedback leads to more robust forecasting models suitable for continual learning tasks.
• Abstract（参考訳）: 天然ガス消費の予測は、季節性やトレンドを考慮して、その供給と消費を計画し、主に工業企業による生産コストの最適化に不可欠である。 しかし、供給に対する脅威の時においても、個々の消費者のニーズを満たすためにこの原料の供給を保証し、社会のエネルギー安全を確保する重要な要素である。 本稿では,データストリーム処理を用いた連続学習機能付きモデルコレクション選択のための,変化点検出統合による天然ガス消費の多段階予測について紹介する。 提案手法に基づく予測モデルの性能を,天然ガス消費予測の複雑な実世界のユースケースで評価した。 我々は,予測モデルとしてHoeffding Tree Predictionorを用い,変化点検出のためのPruned Exact Linear Time (PELT) アルゴリズムを開発した。 変更点検出統合により、連続した時間フレームに対して異なるモデルコレクションを選択することができる。 これにより、検出された変化点の密度が異なる予測シナリオに対して、3つのモデル収集選択手順(エラーフィードバックループの有無)を定義し、評価する。 これらのモデルと変化点非依存のベースラインアプローチを比較した。 実験では,モデルコレクション選択手順に関わらず,変更点が少ないと予測誤差が小さくなることを示した。 また、予測誤差フィードバックを省略したモデル収集選択手順は、連続学習タスクに適したより堅牢な予測モデルをもたらす。

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