論文の概要: Multi-variable Adversarial Time-Series Forecast Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00596v1
• Date: Sun, 2 Jun 2024 02:30:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 04:16:01.269029
• Title: Multi-variable Adversarial Time-Series Forecast Model
• Title（参考訳）: 多変量対応型時系列予測モデル
• Authors: Xiaoqiao Chen,
• Abstract要約: 短期的な産業用電力システムの予測は、負荷制御と機械保護の両方において重要な問題である。 本稿では,Long Short-Term Memory(LSTM)モデルを逆処理により正規化する,多変数の逆時系列予測モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7832189413179361
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Short-term industrial enterprises power system forecasting is an important issue for both load control and machine protection. Scientists focus on load forecasting but ignore other valuable electric-meters which should provide guidance of power system protection. We propose a new framework, multi-variable adversarial time-series forecasting model, which regularizes Long Short-term Memory (LSTM) models via an adversarial process. The novel model forecasts all variables (may in different type, such as continue variables, category variables, etc.) in power system at the same time and helps trade-off process between forecasting accuracy of single variable and variable-variable relations. Experiments demonstrate the potential of the framework through qualitative and quantitative evaluation of the generated samples. The predict results of electricity consumption of industrial enterprises by multi-variable adversarial time-series forecasting model show that the proposed approach is able to achieve better prediction accuracy. We also applied this model to real industrial enterprises power system data we gathered from several large industrial enterprises via advanced power monitors, and got impressed forecasting results.
• Abstract（参考訳）: 短期的な産業用電力システムの予測は、負荷制御と機械保護の両方において重要な問題である。 科学者は負荷予測に重点を置いているが、電力システム保護のガイダンスを提供する他の貴重な電気メーターを無視する。 本稿では,Long Short-Term Memory(LSTM)モデルを逆処理により正規化する,多変数の逆時系列予測モデルを提案する。 新たなモデルでは、電力系統内の全ての変数(継続変数、カテゴリ変数など)を同時に予測し、単一変数の予測精度と変数変数変数の関係のトレードオフプロセスを支援する。 実験は、生成したサンプルの質的、定量的な評価を通じて、フレームワークの可能性を示す。 多変量対応型時系列予測モデルにより, 企業における電力消費の予測結果は, 提案手法が予測精度を向上できることを示している。 また、このモデルを、先進的な電力モニタを用いて、複数の大企業から収集した実産業の電力システムデータに適用し、予測結果に感銘を受けた。

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