論文の概要: Advancing Gasoline Consumption Forecasting: A Novel Hybrid Model Integrating Transformers, LSTM, and CNN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16336v2
• Date: Fri, 25 Oct 2024 23:30:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 16:00:28.765211
• Title: Advancing Gasoline Consumption Forecasting: A Novel Hybrid Model Integrating Transformers, LSTM, and CNN
• Title（参考訳）: ガソリン消費予測の改善:トランス、LSTM、CNNを統合した新しいハイブリッドモデル
• Authors: Mahmoud Ranjbar, Mohammad Rahimzadeh,
• Abstract要約: イランには豊富な炭化水素資源が供給されており、世界のエネルギー環境において重要な役割を担っている。 ガソリンは重要な燃料であり、国の交通セクターを大いに支えている。 本研究では,ハイブリッドトランスフォーマーLSTM-CNNモデルを用いて,毎月のガソリン消費量を予測する新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Iran, endowed with abundant hydrocarbon resources, plays a crucial role in the global energy landscape. Gasoline, as a critical fuel, significantly supports the nation's transportation sector. Accurate forecasting of gasoline consumption is essential for strategic resource management and environmental planning. This research introduces a novel approach to predicting monthly gasoline consumption using a hybrid Transformer-LSTM-CNN model, which integrates the strengths of Transformer networks, Long Short-Term Memory (LSTM) networks, and Convolutional Neural Networks (CNN). This advanced architecture offers a superior alternative to conventional methods such as artificial neural networks and regression models by capturing both short- and long-term dependencies in time series data. By leveraging the self-attention mechanism of Transformers, the temporal memory of LSTMs, and the local pattern detection of CNNs, our hybrid model delivers improved prediction accuracy. Implemented using Python, the model provides precise future gasoline consumption forecasts and evaluates the environmental impact through the analysis of greenhouse gas emissions. This study examines gasoline consumption trends from 2007 to 2021, which rose from 64.5 million liters per day in 2007 to 99.80 million liters per day in 2021. Our proposed model forecasts consumption levels up to 2031, offering a valuable tool for policymakers and energy analysts. The results highlight the superiority of this hybrid model in improving the accuracy of gasoline consumption forecasts, reinforcing the need for advanced machine learning techniques to optimize resource management and mitigate environmental risks in the energy sector.
• Abstract（参考訳）: イランには豊富な炭化水素資源が供給されており、世界のエネルギー環境において重要な役割を担っている。 ガソリンは重要な燃料であり、国の交通セクターを大いに支えている。 戦略的資源管理と環境計画には, ガソリン消費の正確な予測が不可欠である。 本研究では,トランスフォーマーネットワーク,LSTM(Long Short-Term Memory)ネットワーク,CNN(Convolutional Neural Networks)の強みを統合するハイブリッドトランスフォーマー-LSTM-CNNモデルを用いて,毎月のガソリン消費量を予測する新しい手法を提案する。 この高度なアーキテクチャは、時系列データにおける短期的および長期的依存関係をキャプチャすることで、人工知能ニューラルネットワークや回帰モデルのような従来の手法よりも優れた代替手段を提供する。 トランスフォーマーの自己保持機構,LSTMの時間記憶,CNNの局所パターン検出を活用することで,予測精度の向上を実現した。 Pythonを用いて実装されたこのモデルは、正確な将来的なガソリン消費予測を提供し、温室効果ガス排出量の分析を通じて環境影響を評価する。 本研究は,2007年から2021年までのガソリン消費傾向を調査し,2007年の6450万リットルから2021年には1日9980万リットルに増加した。 提案モデルでは、2031年までの消費水準を予測し、政策立案者やエネルギーアナリストにとって貴重なツールを提供する。 その結果、このハイブリッドモデルによるガソリン消費予測の精度の向上、資源管理の最適化とエネルギーセクターの環境リスク軽減のための高度な機械学習技術の必要性が強調された。

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