論文の概要: Integrating Dynamic Correlation Shifts and Weighted Benchmarking in Extreme Value Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.13608v2
• Date: Mon, 25 Nov 2024 12:21:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:19:29.794846
• Title: Integrating Dynamic Correlation Shifts and Weighted Benchmarking in Extreme Value Analysis
• Title（参考訳）: 極値解析における動的相関シフトと重み付きベンチマークの統合
• Authors: Dimitrios P. Panagoulias, Elissaios Sarmas, Vangelis Marinakis, Maria Virvou, George A. Tsihrintzis,
• Abstract要約: 本稿では、EVDBM(Extreme Value Dynamic Benchmarking Method)を導入することにより、EVA(Extreme Value Analysis)に対する革新的なアプローチを提案する。 EVDBMは極端な事象を検出するために極端な値理論を統合し、新しいDISC(Dynamic Identification of Significant correlation)-Thresholdingアルゴリズムと結合している。 EVDBMの柔軟性は、意思決定の感度が不可欠である他のセクターの幅広い応用の可能性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8641315013048299
• License:
• Abstract: This paper presents an innovative approach to Extreme Value Analysis (EVA) by introducing the Extreme Value Dynamic Benchmarking Method (EVDBM). EVDBM integrates extreme value theory to detect extreme events and is coupled with the novel Dynamic Identification of Significant Correlation (DISC)-Thresholding algorithm, which enhances the analysis of key variables under extreme conditions. By integrating return values predicted through EVA into the benchmarking scores, we are able to transform these scores to reflect anticipated conditions more accurately. This provides a more precise picture of how each case is projected to unfold under extreme conditions. As a result, the adjusted scores offer a forward-looking perspective, highlighting potential vulnerabilities and resilience factors for each case in a way that static historical data alone cannot capture. By incorporating both historical and probabilistic elements, the EVDBM algorithm provides a comprehensive benchmarking framework that is adaptable to a range of scenarios and contexts. The methodology is applied to real PV data, revealing critical low - production scenarios and significant correlations between variables, which aid in risk management, infrastructure design, and long-term planning, while also allowing for the comparison of different production plants. The flexibility of EVDBM suggests its potential for broader applications in other sectors where decision-making sensitivity is crucial, offering valuable insights to improve outcomes.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、EVDBM(Extreme Value Dynamic Benchmarking Method)を導入することにより、EVA(Extreme Value Analysis)に対する革新的なアプローチを提案する。 EVDBMは極端事象を検出するために極端値理論を統合し、極端条件下でのキー変数の分析を強化する新しい動的相関(DISC-Thresholding algorithm)と結合している。 EVAによって予測されるリターン値をベンチマークスコアに組み込むことで、これらのスコアを予測された条件をより正確に反映するように変換することができる。 これは、各ケースが極端な条件下でどのように展開されるかをより正確に示す。 その結果、調整されたスコアは前向きな視点を提供し、静的な履歴データだけでは捉えられない方法で、各ケースの潜在的な脆弱性とレジリエンス要因を強調します。 EVDBMアルゴリズムは、歴史的および確率的要素の両方を取り入れることで、様々なシナリオやコンテキストに適応可能な包括的なベンチマークフレームワークを提供する。 この手法は実際のPVデータに適用され、リスク管理、インフラ設計、長期計画に役立つ生産シナリオと変数間の重大な相関を明らかにすると同時に、異なる生産プラントの比較を可能にする。 EVDBMの柔軟性は、意思決定の感度が重要であり、成果を改善するための貴重な洞察を提供する他のセクターにおける幅広いアプリケーションの可能性を示している。

関連論文リスト

• Generative Adversarial Networks for High-Dimensional Item Factor Analysis: A Deep Adversarial Learning Algorithm [9.132370119093597]
  本研究では、アイテムファクター解析のためのVAEの改善として、Adversarial Variational Bayes (AVB)アルゴリズムを提案する。 AVBは補助判別器ネットワークを組み込んで、推定プロセスを2人対戦ゲームとして再構成する。 さらに強化されたアルゴリズムとして、IwaVB(Importance-weighted Adversarial Variational Bayes)を提案し、IwaE(Importance-weighted Autoencoders)と比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-15T03:03:09Z)
• AdEval: Alignment-based Dynamic Evaluation to Mitigate Data Contamination in Large Language Models [2.463617251923349]
  AdEvalはデータ汚染が信頼性に与える影響を緩和することを目的とした動的データ評価手法である。 キーとなる知識ポイントと主要なアイデアを抽出し、動的に生成された質問を静的データの中核的な概念と整合させる。 また、オンライン検索を活用して、関連する知識ポイントの詳細な説明を提供し、高品質な評価サンプルを作成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-23T06:57:24Z)
• A Conditioned Unsupervised Regression Framework Attuned to the Dynamic Nature of Data Streams [0.0]
  本稿では,制限付きラベル付きデータを用いたストリーミング環境の最適戦略を提案し,教師なし回帰のための適応手法を提案する。 提案手法は,初期ラベルのスパースセットを活用し,革新的なドリフト検出機構を導入する。 適応性を高めるために,Adaptive WINdowingアルゴリズムとRoot Mean Square Error (RMSE)に基づく誤り一般化アルゴリズムを統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-12T19:23:54Z)
• Model-Based Epistemic Variance of Values for Risk-Aware Policy Optimization [59.758009422067]
  モデルベース強化学習における累積報酬に対する不確実性を定量化する問題を考察する。 我々は、解が値の真後分散に収束する新しい不確実性ベルマン方程式(UBE)を提案する。 本稿では,リスク・サーキングとリスク・アバース・ポリシー最適化のいずれにも適用可能な汎用ポリシー最適化アルゴリズムQ-Uncertainty Soft Actor-Critic (QU-SAC)を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-07T15:55:58Z)
• A VAE Approach to Sample Multivariate Extremes [6.548734807475054]
  本稿では,重み付き分布をサンプリングするための変分オートエンコーダ(VAE)アプローチについて述べる。 本研究は,ドナウ川流域における人工的データセットと実測値との関係について述べる。 テストデータセットの標準VAEよりも優れているだけでなく、競合するEVTベースの生成手法との比較も提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-19T14:53:40Z)
• When Demonstrations Meet Generative World Models: A Maximum Likelihood Framework for Offline Inverse Reinforcement Learning [62.00672284480755]
  本稿では, 専門家エージェントから, 一定の有限個の実演において観測された動作を過小評価する報酬と環境力学の構造を復元することを目的とする。 タスクを実行するための正確な専門知識モデルは、臨床的意思決定や自律運転のような安全に敏感な応用に応用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-15T04:14:20Z)
• Rectified Max-Value Entropy Search for Bayesian Optimization [54.26984662139516]
  我々は、相互情報の概念に基づいて、修正されたMES取得関数を開発する。 その結果、RMESは、いくつかの合成関数ベンチマークと実世界の最適化問題において、MESよりも一貫した改善を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-28T08:11:02Z)
• Differential privacy and robust statistics in high dimensions [49.50869296871643]
  高次元Propose-Test-Release (HPTR) は指数的メカニズム、頑健な統計、Propose-Test-Release メカニズムという3つの重要なコンポーネントの上に構築されている。 本論文では,HPTRが複数のシナリオで最適サンプル複雑性をほぼ達成していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-12T06:36:40Z)
• Trustworthy Multimodal Regression with Mixture of Normal-inverse Gamma Distributions [91.63716984911278]
  このアルゴリズムは、異なるモードの適応的統合の原理における不確かさを効率的に推定し、信頼できる回帰結果を生成する。 実世界のデータと実世界のデータの両方に対する実験結果から,多モード回帰タスクにおける本手法の有効性と信頼性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-11T14:28:12Z)
• Regularizing Variational Autoencoder with Diversity and Uncertainty Awareness [61.827054365139645]
  変分オートエンコーダ(VAE)は、償却変分推論に基づいて潜伏変数の後部を近似する。 よりディバースで不確実な潜在空間を学習するための代替モデルDU-VAEを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-24T07:58:13Z)
• On the benefits of maximum likelihood estimation for Regression and Forecasting [35.386189585135334]
  我々は回帰と予測のためのMLE(Maximum Likelihood Estimation)の実践的アプローチを提唱する。 このアプローチは、データセットの事前ドメイン知識のような誘導バイアスをキャプチャするのに適しています。 提案手法は, 提案手法を設計した汎用混合型ファミリーでインスタンス化することにより, 経験的リスク最小化よりも優れた性能が得られることを実証的に実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-18T22:10:43Z)

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。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。