論文の概要: Quantum Long Short-Term Memory (QLSTM) vs Classical LSTM in Time Series Forecasting: A Comparative Study in Solar Power Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17032v1
• Date: Wed, 25 Oct 2023 22:19:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-27 23:04:08.582065
• Title: Quantum Long Short-Term Memory (QLSTM) vs Classical LSTM in Time Series Forecasting: A Comparative Study in Solar Power Forecasting
• Title（参考訳）: 時系列予測における量子長短期記憶(QLSTM)と古典LSTM:太陽電力予測の比較研究
• Authors: Saad Zafar Khan, Nazeefa Muzammil, Syed Mohammad Hassan Zaidi, Abdulah Jeza Aljohani, Haibat Khan, Salman Ghafoor
• Abstract要約: 太陽発電予測のための量子長短期記憶(QLSTM)モデルと古典長短期記憶(LSTM)モデルの比較を行った。 実験の結果,QLSTMの有望な利点が明らかとなった。 さらなる研究と開発により、世界中の太陽光発電の予測において、前例のない精度と信頼性を達成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2796197251957245
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Accurately forecasting solar power generation is crucial in the global progression towards sustainable energy systems. In this study, we conduct a meticulous comparison between Quantum Long Short-Term Memory (QLSTM) and classical Long Short-Term Memory (LSTM) models for solar power production forecasting. Our controlled experiments reveal promising advantages of QLSTMs, including accelerated training convergence and substantially reduced test loss within the initial epoch compared to classical LSTMs. These empirical findings demonstrate QLSTM's potential to swiftly assimilate complex time series relationships, enabled by quantum phenomena like superposition. However, realizing QLSTM's full capabilities necessitates further research into model validation across diverse conditions, systematic hyperparameter optimization, hardware noise resilience, and applications to correlated renewable forecasting problems. With continued progress, quantum machine learning can offer a paradigm shift in renewable energy time series prediction. This pioneering work provides initial evidence substantiating quantum advantages over classical LSTM, while acknowledging present limitations. Through rigorous benchmarking grounded in real-world data, our study elucidates a promising trajectory for quantum learning in renewable forecasting. Additional research and development can further actualize this potential to achieve unprecedented accuracy and reliability in predicting solar power generation worldwide.
• Abstract（参考訳）: 太陽発電の正確な予測は、持続可能なエネルギーシステムへの世界的進歩に不可欠である。 本研究では、太陽発電予測のための量子長短期記憶(QLSTM)モデルと古典長短期記憶(LSTM)モデルとの微妙な比較を行った。 制御実験により,QLSTMの有望な利点が明らかとなり,トレーニング収束の加速や,従来のLSTMと比較して初期段階におけるテスト損失が大幅に減少した。 これらの経験的な発見は、重ね合わせのような量子現象によって実現される複雑な時系列関係を素早く同化するQLSTMの可能性を示している。 しかし、QLSTMの全機能を実現するには、様々な条件、系統的なハイパーパラメータ最適化、ハードウェアノイズの回復性、および相関した再生可能予測問題への応用など、モデル検証のさらなる研究が必要である。 継続的な進歩により、量子機械学習は再生可能エネルギー時系列予測のパラダイムシフトを提供することができる。 この先駆的な研究は、現在の制限を認めながら、古典的なLSTMよりも量子上の優位性を実証する最初の証拠を提供する。 実世界のデータに基づく厳密なベンチマークにより、再生可能予測における量子学習の道筋を解明する。 さらなる研究と開発により、世界中の太陽光発電の予測において前例のない精度と信頼性を達成することができる。

関連論文リスト

• Quantum Kernel-Based Long Short-term Memory for Climate Time-Series Forecasting [0.24739484546803336]
  本稿では,量子カーネル法を従来のLSTMアーキテクチャに統合したQK-LSTM(Quantum Kernel-Based Long short-Memory)ネットワークを提案する。 QK-LSTMは、トレーニング可能なパラメータが少ない複雑な非線形依存と時間ダイナミクスをキャプチャする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-12T01:16:52Z)
• Unlocking the Power of LSTM for Long Term Time Series Forecasting [27.245021350821638]
  本稿では, sLSTM 上に実装したP-sLSTM という単純なアルゴリズムを提案する。 これらの改良により、TSFにおけるsLSTMの性能が大幅に向上し、最先端の結果が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-19T13:59:26Z)
• Implementation Guidelines and Innovations in Quantum LSTM Networks [2.938337278931738]
  本稿では,従来のLSTMネットワークに量子コンピューティングの原理を統合する量子LSTMモデルの理論的解析と実装計画を提案する。 シーケンシャルなデータ処理を強化するための実際のアーキテクチャとその実践的効果は、今後の研究で開発され、実証される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-13T10:26:14Z)
• Thermalization and Criticality on an Analog-Digital Quantum Simulator [133.58336306417294]
  本稿では,69個の超伝導量子ビットからなる量子シミュレータについて述べる。 古典的Kosterlitz-Thouless相転移のシグネチャと,Kibble-Zurekスケール予測からの強い偏差を観測する。 本システムは, 対角二量体状態でディジタル的に調製し, 熱化時のエネルギーと渦の輸送を画像化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-27T17:40:39Z)
• Photovoltaic power forecasting using quantum machine learning [32.73124984242397]
  太陽パネルの出力予測はエネルギー遷移を促進するために重要であるが、太陽エネルギーの変動性と非線形の性質により複雑である。 我々の研究は、これらの複雑さに対処するために設計されたハイブリッド量子ニューラルネットワークを中心とした一連のソリューションを紹介した。 最初の提案されたモデルであるHybrid Quantum Long Short-Term Memoryは、テスト対象のモデルを平均絶対誤差と平均二乗誤差を40%以上下回っている。 2つ目のモデルであるHybrid Quantum Sequence-to-Sequence Neural Networkは、事前気象データを必要とせずに、任意の時間間隔に対して平均絶対誤差を16%低くして、光電力を予測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-27T02:37:46Z)
• Federated Quantum Long Short-term Memory (FedQLSTM) [58.50321380769256]
  量子フェデレーション学習(QFL)は、量子機械学習(QML)モデルを使用して、複数のクライアント間の協調学習を容易にする。 関数の近似に時間的データを利用するQFLフレームワークの開発に前向きな作業は行われていない。 量子長短期メモリ(QLSTM)モデルと時間データを統合する新しいQFLフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-21T21:40:47Z)
• QKSAN: A Quantum Kernel Self-Attention Network [53.96779043113156]
  量子カーネル法(Quantum Kernel Methods, QKM)のデータ表現能力とSAMの効率的な情報抽出能力を組み合わせた量子カーネル自己認識機構(Quantum Kernel Self-Attention Mechanism, QKSAM)を導入する。 量子カーネル自己保持ネットワーク(QKSAN)フレームワークは,DMP(Dederred Measurement Principle)と条件測定技術を巧みに組み込んだQKSAMに基づいて提案されている。 4つのQKSANサブモデルはPennyLaneとIBM Qiskitプラットフォームにデプロイされ、MNISTとFashion MNISTのバイナリ分類を実行する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-25T15:08:19Z)
• Symmetric Pruning in Quantum Neural Networks [111.438286016951]
  量子ニューラルネットワーク(QNN)は、現代の量子マシンの力を発揮する。 ハンドクラフト対称アンサーゼを持つQNNは、一般に非対称アンサーゼを持つものよりも訓練性が高い。 本稿では,QNNのグローバル最適収束を定量化するために,実効量子ニューラルネットワークカーネル(EQNTK)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-30T08:17:55Z)
• QSAN: A Near-term Achievable Quantum Self-Attention Network [73.15524926159702]
  SAM(Self-Attention Mechanism)は機能の内部接続を捉えるのに長けている。 短期量子デバイスにおける画像分類タスクに対して,新しい量子自己注意ネットワーク(QSAN)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-14T12:22:51Z)
• Quantum Long Short-Term Memory [3.675884635364471]
  LSTM(Long Short-term memory)は、シーケンスおよび時間依存性データモデリングのためのリカレントニューラルネットワーク(RNN)である。 本稿では,QLSTMを疑似化したLSTMのハイブリッド量子古典モデルを提案する。 我々の研究は、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイス上でのシーケンスモデリングのための機械学習アルゴリズムの実装への道を開いた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-03T16:41:09Z)
• Feedback-induced instabilities and dynamics in the Jaynes-Cummings model [62.997667081978825]
  時間遅延コヒーレントフィードバックを受けるJaynes-Cummingsモデルのコヒーレンスと定常状態特性について検討する。 導入されたフィードバックは、システムの動的応答と定常量子特性を質的に修正する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-20T10:07:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。