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/2310.17032v3
• Date: Wed, 25 Sep 2024 07:06:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-09 09:50:02.577563
• 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, Salman Ghafoor, Haibat Khan, Syed Mohammad Hasan Zaidi, Abdulah Jeza Aljohani, Imran Aziz,
• Abstract要約: 本研究は、ソーラー発電予測のための量子長期記憶(QLSTM)モデルと古典的長期記憶(LSTM)モデルの比較を行う。 調査の結果,トレーニング収束の加速やテスト損失の大幅な削減など,QLSTMによる有望な改善が明らかになった。 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におけるパラダイムシフトを提供することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.25128687379089687
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Accurate solar power forecasting is pivotal for the global transition towards sustainable energy systems. This study conducts a meticulous comparison between Quantum Long Short-Term Memory (QLSTM) and classical Long Short-Term Memory (LSTM) models for solar power production forecasting. The primary objective is to evaluate the potential advantages of QLSTMs, leveraging their exponential representational capabilities, in capturing the intricate spatiotemporal patterns inherent in renewable energy data. Through controlled experiments on real-world photovoltaic datasets, our findings reveal promising improvements offered by QLSTMs, including accelerated training convergence and substantially reduced test loss within the initial epoch compared to classical LSTMs. These empirical results 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, potentially ushering in an era of unprecedented accuracy and reliability in solar power forecasting worldwide. This pioneering work provides initial evidence substantiating quantum advantages over classical LSTM models while acknowledging present limitations. Through rigorous benchmarking grounded in real-world data, our study illustrates a promising trajectory for quantum learning in renewable forecasting.
• Abstract（参考訳）: 太陽エネルギーの正確な予測は、持続可能なエネルギーシステムへの世界的移行の鍵となる。 本研究では,ソーラー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。 第一の目的は、再生可能エネルギーデータに固有の複雑な時空間パターンを捉える際に、その指数表現能力を活用するQLSTMの潜在的な利点を評価することである。 実世界の太陽光発電データセットの制御実験により,従来のLSTMと比較して,トレーニング収束の加速や初期エポックにおけるテスト損失の大幅な削減など,QLSTMによる有望な改善が示された。 これらの経験的な結果は、QLSTMが重畳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、世界中の太陽エネルギー予測において前例のない精度と信頼性の時代に取って代わる可能性がある。 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モデルよりも量子的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を通じて、我々の研究は再生可能予測における量子学習の道筋を示す。

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