Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Causal Learning to Explain and Quantify The Geo-Tension's Impact on Natural Gas Market

論文の概要: Deep Causal Learning to Explain and Quantify The Geo-Tension's Impact on Natural Gas Market

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10878v1
Date: Mon, 15 Jul 2024 16:28:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-16 14:10:37.730051
Title: Deep Causal Learning to Explain and Quantify The Geo-Tension's Impact on Natural Gas Market
Title（参考訳）: 天然ガス市場に対する地圧の影響の解明と定量化のための深層因果学習
Authors: Philipp Kai Peter, Yulin Li, Ziyue Li, Wolfgang Ketter,
Abstract要約: 我々は、天然ガス需要の重要な要因を特定するために、ディープニューラルネットワークベースのGranger因果関係を用いる。結果として生じる依存関係は、戦争の勃発なしに対実的なケースを構築するために使用されます。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.181647776300034
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Natural gas demand is a crucial factor for predicting natural gas prices and thus has a direct influence on the power system. However, existing methods face challenges in assessing the impact of shocks, such as the outbreak of the Russian-Ukrainian war. In this context, we apply deep neural network-based Granger causality to identify important drivers of natural gas demand. Furthermore, the resulting dependencies are used to construct a counterfactual case without the outbreak of the war, providing a quantifiable estimate of the overall effect of the shock on various German energy sectors. The code and dataset are available at https://github.com/bonaldli/CausalEnergy.
Abstract（参考訳）: 天然ガス需要は天然ガス価格を予測する上で重要な要素であり、電力システムに直接影響を及ぼす。しかし、既存の手法は、ロシア・ウクライナ戦争の勃発など、衝撃の影響を評価する上での課題に直面している。この文脈では、天然ガス需要の重要な要因を特定するために、ディープニューラルネットワークに基づくGranger因果関係を適用する。さらに、結果として生じる依存関係は、戦争が勃発することなく、反現実的なケースを構築するために使用され、様々なドイツのエネルギーセクターに対する衝撃の全体的影響を定量的に見積もっている。コードとデータセットはhttps://github.com/bonaldli/CausalEnergy.comで公開されている。

関連論文リスト

Efficient Localized Adaptation of Neural Weather Forecasting: A Case Study in the MENA Region [62.09891513612252]
地域レベルのダウンストリームタスクに特化して、リミテッド・エリア・モデリングに焦点を合わせ、モデルをトレーニングします。我々は,気象予報が水資源の管理,農業,極度の気象事象の影響軽減に重要であるという,気象学的課題からMENA地域を考察する。本研究では,パラメータ効率のよい微調整手法,特にローランド適応(LoRA)とその変種を統合することの有効性を検証することを目的とした。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-11T19:31:56Z)
Interval Forecasts for Gas Prices in the Face of Structural Breaks -- Statistical Models vs. Neural Networks [0.0]
ニューラルネットワークのような現代の機械学習手法が、このような変化に対してより耐性があるかどうかを検討する。衝撃期においては、ほとんどのモデルでは、余震期における分散を過大評価しながら、分散を過小評価している。興味深いことに、広く使われている長短のニューラルネットワークは、競合他社よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-23T11:34:13Z)
Variable-Agnostic Causal Exploration for Reinforcement Learning [56.52768265734155]
強化学習のための新しいフレームワークVACERL(Variable-Agnostic Causal Exploration for Reinforcement Learning)を導入する。本手法は,注目機構を用いて,重要変数に関連する重要な観測行動ステップを自動的に同定する。これらのステップを接続する因果グラフを構築し、エージェントをタスク完了に対する因果的影響の大きい観察-作用ペアへと導く。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-17T09:45:27Z)
Modeling State Shifting via Local-Global Distillation for Event-Frame Gaze Tracking [61.44701715285463]
本稿では,イベントデータとフレームデータの両方を用いた受動的視線推定の問題に取り組む。我々は、現在の状態からいくつかの事前登録されたアンカー状態に移行する状態の定量化として、視線推定を再構成する。大規模視線推定ネットワークを直接学習する代わりに,地域の専門家グループと学生ネットワークを連携させることにより,一般化能力の向上を図る。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-31T03:30:37Z)
Text-Transport: Toward Learning Causal Effects of Natural Language [46.75318356800048]
本研究では,任意のテキスト分布下での自然言語からの因果関係を推定するText-Transportを提案する。我々は,テキスト・トランスポートを用いて,テキスト・ドメイン間で因果効果が著しく変化するソーシャルメディア上での現実的な発話を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-31T17:56:51Z)
Uncertainty-Aware Vehicle Energy Efficiency Prediction using an Ensemble of Neural Networks [2.147325264113341]
交通部門は温室効果ガス排出量の約25%を占めている。エネルギー効率に影響を与える要因は、車両の種類、環境、運転者行動、気象条件である。本研究では,予測不確実性を低減し,その不確実性を評価するために,深層ニューラルネットワーク(ENN)に基づくアンサンブル学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-14T11:51:26Z)
Quantitative Assessment of Drought Impacts Using XGBoost based on the Drought Impact Reporter [0.0]
気候変動の下では、干ばつの発生頻度、強度、空間的な範囲が増加し、社会経済的コストが上昇する。テキサス州における多カテゴリー干ばつの影響を予測するための極勾配モデル(XGBoost)に基づくフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-04T22:16:13Z)
Causal Effect Estimation with Global Probabilistic Forecasting: A Case Study of the Impact of Covid-19 Lockdowns on Energy Demand [2.126171264016785]
外部介入の不確実性が電力需要に与える影響を分析する必要がある。本稿では,介入の因果的影響分布を推定するために,ディープラーニングアプローチを用いる。コビッド19のロックダウンがエネルギー消費に与える影響を事例として考察する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-19T09:39:29Z)
Localisation determines the optimal noise rate for quantum transport [68.8204255655161]
1D鎖の局在と最適脱落速度について検討した。単純なパワー法則は、サイズに依存しない応答とサイズに依存しない応答の間の相互作用をキャプチャする。中間温度と高温では関係が保たれるが、低温では崩壊する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-23T17:52:16Z)
From Static to Dynamic Prediction: Wildfire Risk Assessment Based on Multiple Environmental Factors [69.9674326582747]
ワイルドファイアはアメリカ合衆国西海岸で頻繁に起こる最大の災害の1つである。カリフォルニアの山火事リスクが高い地域を解析・評価するための静的・動的予測モデルを提案します。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-14T17:56:17Z)
Analyzing the Effects of COVID-19 Pandemic on the Energy Demand: the Case of Northern Italy [7.331287001215395]
電力需要プロファイルの分析は、全体的な経済動向に関する洞察を提供する。我々は,イタリア北部の集積電力需要を推定する多層フィードフォワードニューラルネットワークを用いた。 Googleのモビリティレポートデータを用いて、ロックダウン期間中の移動行動の変化と相関する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-09T17:05:40Z)

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。