論文の概要: Optimization of Energy Consumption Forecasting in Puno using Parallel Computing and ARIMA Models: An Innovative Approach to Big Data Processing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.00014v1
- Date: Sat, 27 Jul 2024 05:26:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-19 05:28:21.291309
- Title: Optimization of Energy Consumption Forecasting in Puno using Parallel Computing and ARIMA Models: An Innovative Approach to Big Data Processing
- Title（参考訳）: 並列計算とARIMAモデルを用いたPunoにおけるエネルギー消費予測の最適化:ビッグデータ処理の革新的アプローチ
- Authors: Cliver W. Vilca-Tinta, Fred Torres-Cruz, Josefh J. Quispe-Morales,
- Abstract要約: この研究は、逐次実装と並列実装の両方の実行速度、予測精度、スケーラビリティに焦点を当てている。
この結果は、計算効率とデータ処理能力の顕著な改善を示している。
この新手法は,リアルタイム予測解析のための汎用的で信頼性の高いソリューションを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This research presents an innovative use of parallel computing with the ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) model to forecast energy consumption in Peru's Puno region. The study conducts a thorough and multifaceted analysis, focusing on the execution speed, prediction accuracy, and scalability of both sequential and parallel implementations. A significant emphasis is placed on efficiently managing large datasets. The findings demonstrate notable improvements in computational efficiency and data processing capabilities through the parallel approach, all while maintaining the accuracy and integrity of predictions. This new method provides a versatile and reliable solution for real-time predictive analysis and enhances energy resource management, which is particularly crucial for developing areas. In addition to highlighting the technical advantages of parallel computing in this field, the study explores its practical impacts on energy planning and sustainable development in regions like Puno.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,ペルーのプノ地域のエネルギー消費を予測するために,ARIMA(AutoRegressive Integrated Average)モデルを用いた並列計算の革新的利用を提案する。
この研究は、逐次実装と並列実装の両方の実行速度、予測精度、スケーラビリティに焦点をあて、徹底的で多面的な分析を行う。
大規模なデータセットの効率的な管理に重点が置かれている。
その結果,予測の精度と整合性を維持しつつ,並列手法による計算効率とデータ処理能力の顕著な向上が示された。
この新しい手法は、リアルタイム予測分析のための汎用的で信頼性の高いソリューションを提供し、特に発展途上国において重要なエネルギー資源管理を強化する。
この分野での並列コンピューティングの技術的優位性を強調することに加えて、Punoのような地域でのエネルギー計画と持続可能な開発に対する実践的な影響を探求する。
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