論文の概要: Investigation of the Impact of Economic and Social Factors on Energy Demand through Natural Language Processing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06641v1
- Date: Sun, 9 Jun 2024 16:25:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-12 20:44:57.271948
- Title: Investigation of the Impact of Economic and Social Factors on Energy Demand through Natural Language Processing
- Title（参考訳）: 自然言語処理による経済・社会要因のエネルギー需要への影響調査
- Authors: Yun Bai, Simon Camal, Andrea Michiorri,
- Abstract要約: この研究はイギリスとアイルランドの5つの地域で実施された。
1日から30日の間、複数の地平線を考慮に入れている。
また、GDP、失業、インフレといった経済変数も考慮している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.48338156051969644
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The relationship between energy demand and variables such as economic activity and weather is well established. However, this paper aims to explore the connection between energy demand and other social aspects, which receive little attention. Through the use of natural language processing on a large news corpus, we shed light on this important link. This study was carried out in five regions of the UK and Ireland and considers multiple horizons from 1 to 30 days. It also considers economic variables such as GDP, unemployment and inflation. We found that: 1) News about military conflicts, transportation, the global pandemic, regional economics, and the international energy market are related to electricity demand. 2) Economic indicators are more important in the East Midlands and Northern Ireland, while social indicators are more useful in the West Midlands and the South West of England. 3) The use of these indices improved forecasting performance by up to 9%.
- Abstract（参考訳）: エネルギー需要と経済活動や天候といった変数の関係はよく確立されている。
しかし,本稿は,エネルギー需要と他の社会的側面との関係を考察することを目的としている。
自然言語処理を大規模ニュースコーパスに利用することで、我々はこの重要なリンクに光を当てた。
本研究は、イギリスとアイルランドの5つの地域で実施され、1日から30日間の複数の地平線について検討した。
また、GDP、失業、インフレといった経済変数も考慮している。
私たちはこう発見しました。
1)軍事紛争、輸送、世界的なパンデミック、地域経済、国際エネルギー市場に関するニュースは、電力需要に関係している。
2)イースト・ミッドランズや北アイルランドでは経済指標が重要であり、ウェスト・ミッドランズやサウス・ウェスト・オブ・イングランドでは社会指標がより有用である。
3)これらの指標を用いることで予測性能は最大9%向上した。
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