論文の概要: Forte: An Interactive Visual Analytic Tool for Trust-Augmented Net Load
Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06413v1
- Date: Fri, 10 Nov 2023 22:15:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-14 18:47:53.353747
- Title: Forte: An Interactive Visual Analytic Tool for Trust-Augmented Net Load
Forecasting
- Title(参考訳): forte: 信頼提供型ネット負荷予測のためのインタラクティブなビジュアル分析ツール
- Authors: Kaustav Bhattacharjee, Soumya Kundu, Indrasis Chakraborty and Aritra
Dasgupta
- Abstract要約: 本稿では,様々な入力変数にまたがる深い確率的ネット負荷予測モデルを探索する,視覚解析に基づくアプリケーションForteを提案する。
本稿では,Forteを用いた観測結果について論じ,気象入力とネット負荷予測との相関関係について,可視化手法の有効性を実証する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.6144680854063939
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Accurate net load forecasting is vital for energy planning, aiding decisions
on trade and load distribution. However, assessing the performance of
forecasting models across diverse input variables, like temperature and
humidity, remains challenging, particularly for eliciting a high degree of
trust in the model outcomes. In this context, there is a growing need for
data-driven technological interventions to aid scientists in comprehending how
models react to both noisy and clean input variables, thus shedding light on
complex behaviors and fostering confidence in the outcomes. In this paper, we
present Forte, a visual analytics-based application to explore deep
probabilistic net load forecasting models across various input variables and
understand the error rates for different scenarios. With carefully designed
visual interventions, this web-based interface empowers scientists to derive
insights about model performance by simulating diverse scenarios, facilitating
an informed decision-making process. We discuss observations made using Forte
and demonstrate the effectiveness of visualization techniques to provide
valuable insights into the correlation between weather inputs and net load
forecasts, ultimately advancing grid capabilities by improving trust in
forecasting models.
- Abstract(参考訳): 正確な純負荷予測はエネルギー計画に不可欠であり、貿易と負荷分布の決定を支援する。
しかし、特にモデル結果に対する高い信頼度を引き出すため、様々な入力変数(温度や湿度など)で予測モデルの性能を評価することは困難である。
この文脈では、科学者がノイズとクリーンな入力変数の両方に対してモデルがどのように反応するかを理解するのを助けるために、データ駆動の技術介入の必要性が高まっている。
本稿では,様々な入力変数にまたがる深い確率的ネット負荷予測モデルを探索し,異なるシナリオにおけるエラー率を理解するための,視覚解析に基づくアプリケーションForteを提案する。
慎重に設計された視覚的介入により、このWebベースのインターフェースは、様々なシナリオをシミュレートし、情報的な意思決定プロセスを促進することによって、モデルパフォーマンスに関する洞察を引き出すことができる。
本研究では,気象入力と純負荷予測の相関関係を可視化する手法の有効性を検証し,予測モデルの信頼度を向上させることによってグリッド能力の究極的向上を図る。
関連論文リスト
- Predictive Churn with the Set of Good Models [64.05949860750235]
近似機械学習モデルの集合に対する競合予測の効果について検討する。
ラーショモン集合内のモデル間の係り受けに関する理論的結果を示す。
当社のアプローチは、コンシューマ向けアプリケーションにおいて、より予測し、削減し、混乱を避けるためにどのように使用できるかを示します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-12T16:15:25Z) - Performative Time-Series Forecasting [71.18553214204978]
我々は,機械学習の観点から,パフォーマンス時系列予測(PeTS)を定式化する。
本稿では,予測分布シフトに対する遅延応答の概念を活用する新しい手法であるFeature Performative-Shifting(FPS)を提案する。
新型コロナウイルスの複数の時系列モデルと交通予報タスクを用いた総合的な実験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-09T18:34:29Z) - Study of Distractors in Neural Models of Code [4.043200001974071]
ニューラルネットワークの予測に寄与する重要な特徴を見つけることは、説明可能なAIの研究の活発な領域である。
本研究では,その予測に対するモデルの信頼度に影響を与えることによって,予測に疑問を呈する特徴について考察する。
さまざまなタスク、モデル、コードのデータセットにわたる実験により、トークンの削除が予測におけるモデルの信頼性に大きな影響を与えることが判明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-03T06:54:01Z) - A comparative assessment of deep learning models for day-ahead load
forecasting: Investigating key accuracy drivers [2.572906392867547]
短期負荷予測(STLF)は電力グリッドとエネルギー市場の効果的かつ経済的な運用に不可欠である。
STLFの文献ではいくつかのディープラーニングモデルが提案されており、有望な結果を報告している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-23T17:11:04Z) - Why Did This Model Forecast This Future? Closed-Form Temporal Saliency
Towards Causal Explanations of Probabilistic Forecasts [20.442850522575213]
我々は、人間の知覚に基づく情報理論の一般的な定義の上に構築する。
本稿では, 将来の予測分布の差分エントロピーの観点から, 観測窓の塩分濃度を表現することを提案する。
筆者らは,本フレームワークを用いて,発話方向予測のサンプルタスクにおいて,頭部ポーズ機能から有意な窓を復元する方法を実証的に実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-01T18:00:04Z) - Exploring the Trade-off between Plausibility, Change Intensity and
Adversarial Power in Counterfactual Explanations using Multi-objective
Optimization [73.89239820192894]
自動対物生成は、生成した対物インスタンスのいくつかの側面を考慮すべきである。
本稿では, 対実例生成のための新しい枠組みを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-20T15:02:53Z) - LIMREF: Local Interpretable Model Agnostic Rule-based Explanations for
Forecasting, with an Application to Electricity Smart Meter Data [3.0839245814393728]
我々は,大域的なモデル予測を説明するために,局所解釈可能なモデルに依存しないルールベース予測(LIMREF)を提案する。
本稿では,LIMREFフレームワークによる説明の質を質的・定量的に評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-15T22:35:11Z) - MEMO: Test Time Robustness via Adaptation and Augmentation [131.28104376280197]
テスト時間ロバスト化の問題、すなわちモデルロバスト性を改善するためにテストインプットを用いて検討する。
最近の先行研究ではテスト時間適応法が提案されているが、それぞれ追加の仮定を導入している。
モデルが確率的で適応可能な任意のテスト環境で使用できるシンプルなアプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-18T17:55:11Z) - Probabilistic electric load forecasting through Bayesian Mixture Density
Networks [70.50488907591463]
確率的負荷予測(PLF)は、スマートエネルギーグリッドの効率的な管理に必要な拡張ツールチェーンの重要なコンポーネントです。
ベイジアン混合密度ネットワークを枠とした新しいPLFアプローチを提案する。
後方分布の信頼性と計算にスケーラブルな推定を行うため,平均場変動推定と深層アンサンブルを統合した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-23T16:21:34Z) - Accurate and Robust Feature Importance Estimation under Distribution
Shifts [49.58991359544005]
PRoFILEは、新しい特徴重要度推定法である。
忠実さと頑健さの両面で、最先端のアプローチよりも大幅に改善されていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-30T05:29:01Z)
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。