論文の概要: An Investigation into Seasonal Variations in Energy Forecasting for Student Residences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07423v1
• Date: Mon, 13 Jan 2025 15:43:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 14:27:46.075190
• Title: An Investigation into Seasonal Variations in Energy Forecasting for Student Residences
• Title（参考訳）: 学生家庭におけるエネルギー予測の季節変動に関する調査研究
• Authors: Muhammad Umair Danish, Mathumitha Sureshkumar, Thanuri Fonseka, Umeshika Uthayakumar, Vinura Galwaduge,
• Abstract要約: LSTMやGRUなどのベースラインモデルの性能を,最先端の予測手法とともに評価する。 この結果から、どのモデルも全てのシーズンで他のモデルより一貫して優れていないことが判明した。 The proposed Hyper Network based LSTM and MiniAutoEncXGBoost models exhibit strong adaptability to seasonal variation。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This research provides an in-depth evaluation of various machine learning models for energy forecasting, focusing on the unique challenges of seasonal variations in student residential settings. The study assesses the performance of baseline models, such as LSTM and GRU, alongside state-of-the-art forecasting methods, including Autoregressive Feedforward Neural Networks, Transformers, and hybrid approaches. Special attention is given to predicting energy consumption amidst challenges like seasonal patterns, vacations, meteorological changes, and irregular human activities that cause sudden fluctuations in usage. The findings reveal that no single model consistently outperforms others across all seasons, emphasizing the need for season-specific model selection or tailored designs. Notably, the proposed Hyper Network based LSTM and MiniAutoEncXGBoost models exhibit strong adaptability to seasonal variations, effectively capturing abrupt changes in energy consumption during summer months. This study advances the energy forecasting field by emphasizing the critical role of seasonal dynamics and model-specific behavior in achieving accurate predictions.
• Abstract（参考訳）: 本研究は, 学生の生活環境における季節変動の独特な課題に着目し, エネルギー予測のための機械学習モデルの詳細な評価を行う。 この研究は、自己回帰フィードフォワードニューラルネットワーク、トランスフォーマー、ハイブリッドアプローチなど、最先端の予測手法とともに、LSTMやGRUのようなベースラインモデルの性能を評価する。 季節的なパターン、休暇、気象の変化、不規則な人間の活動など、利用の急激な変動を引き起こす課題の中で、エネルギー消費を予測することに特に注意が払われる。 この結果から、シーズンごとのモデル選択や調整されたデザインの必要性を強調して、どのモデルもシーズンごとの他のモデルよりも一貫して優れていないことが判明した。 特に、Hyper NetworkベースのLSTMとMiniAutoEncXGBoostモデルでは、季節変動に強い適応性を示し、夏期におけるエネルギー消費の急激な変化を効果的に捉えている。 本研究は, 季節変動とモデル固有行動の重要な役割を強調し, 正確な予測を行うことにより, エネルギー予測分野を推し進めるものである。

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