論文の概要: Electricity Price Prediction Using Multi-Kernel Gaussian Process Regression combined with Kernel-Based Support Vector Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00123v2
• Date: Sun, 08 Dec 2024 14:19:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:47:36.152061
• Title: Electricity Price Prediction Using Multi-Kernel Gaussian Process Regression combined with Kernel-Based Support Vector Regression
• Title（参考訳）: カーネルベースサポートベクトル回帰を組み合わせたマルチカーネルガウスプロセス回帰を用いた電力価格予測
• Authors: Abhinav Das, Stephan Schlüter, Lorenz Schneider,
• Abstract要約: 本稿では,ドイツの電力価格を予測するためのハイブリッドモデルを提案する。 このアルゴリズムはガウス過程回帰(GPR)とサポート回帰ベクトル(SVR)を組み合わせたものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This paper presents a new hybrid model for predicting German electricity prices. The algorithm is based on combining Gaussian Process Regression (GPR) and Support Vector Regression (SVR). While GPR is a competent model for learning the stochastic pattern within the data and interpolation, its performance for out-of-sample data is not very promising. By choosing a suitable data-dependent covariance function, we can enhance the performance of GPR for the tested German hourly power prices. However, since the out-of-sample prediction depends on the training data, the prediction is vulnerable to noise and outliers. To overcome this issue, a separate prediction is made using SVR, which applies margin-based optimization, having an advantage in dealing with non-linear processes and outliers, since only certain necessary points (support vectors) in the training data are responsible for regression. Both individual predictions are later combined using the performance-based weight assignment method. A test on historic German power prices shows that this approach outperforms its chosen benchmarks such as the autoregressive exogenous model, the naive approach, as well as the long short-term memory approach of prediction.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ドイツの電力価格予測のためのハイブリッドモデルを提案する。 このアルゴリズムは、Gaussian Process Regression (GPR)とSupport Vector Regression (SVR)を組み合わせている。 GPRは、データと補間における確率的パターンを学習する能力のあるモデルであるが、サンプル外データのパフォーマンスはあまり期待できない。 適切なデータ依存共分散関数を選択することにより、試験されたドイツの時給電力価格に対するGPRの性能を向上させることができる。 しかし、アウト・オブ・サンプル予測はトレーニングデータに依存するため、予測はノイズや外れ値に弱い。 この問題を解決するために、トレーニングデータの特定の必要点(サポートベクター)だけが回帰に責任があるため、非線形プロセスや外れ値を扱う利点があり、マージンベースの最適化を適用するSVRを使用して別の予測を行う。 どちらの予測も、後に性能に基づく重み付け法を用いて組み合わせられる。 歴史的ドイツの電力価格に関するテストでは、このアプローチが自動回帰的外因性モデル、単純性アプローチ、長期記憶による予測アプローチなど、選択したベンチマークよりも優れていることが示されている。

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