論文の概要: Long-Term Electricity Demand Prediction Using Non-negative Tensor Factorization and Genetic Algorithm-Driven Temporal Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.22132v1
• Date: Fri, 28 Mar 2025 04:05:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-31 19:09:59.557989
• Title: Long-Term Electricity Demand Prediction Using Non-negative Tensor Factorization and Genetic Algorithm-Driven Temporal Modeling
• Title（参考訳）: 非負のテンソル因子化と遺伝的アルゴリズム駆動時間モデルを用いた長期電力需要予測
• Authors: Toma Masaki, Kanta Tachibana,
• Abstract要約: 本研究では,歴史的消費データのみに基づく長期電力需要予測のための新しい枠組みを提案する。 本手法は,Non- negative Factorization (NTF) と組み合わせて,多方向電気利用データから低次元時間特性を抽出する。 提案手法は,長期電力需要予測に対する解釈可能でフレキシブルでスケーラブルなアプローチを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This study proposes a novel framework for long-term electricity demand prediction based solely on historical consumption data, without relying on external variables such as temperature or economic indicators. The method combines Non-negative Tensor Factorization (NTF) to extract low-dimensional temporal features from multi-way electricity usage data, with a Genetic Algorithm that optimizes the hyperparameters of time series models applied to the latent annual factors. We model the dataset as a third-order tensor spanning electric utilities, industrial sectors, and years, and apply canonical polyadic decomposition under non-negativity constraints. The annual component is forecasted using autoregressive models, with hyperparameter tuning guided by the prediction error or reconstruction accuracy on a validation set. Comparative experiments using real-world electricity data from Japan demonstrate that the proposed method achieves lower mean squared error than baseline approaches without tensor decomposition or evolutionary optimization. Moreover, we find that reducing the model's degrees of freedom via tensor decomposition improves generalization performance, and that initialization sensitivity in NTF can be mitigated through multiple runs or ensemble strategies. These findings suggest that the proposed framework offers an interpretable, flexible, and scalable approach to long-term electricity demand prediction and can be extended to other structured time series forecasting tasks.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、気温や経済指標などの外部変数に頼ることなく、歴史的消費データのみに基づく長期電力需要予測のための新しい枠組みを提案する。 この手法はNTF(Non- negative Tensor Factorization)を用いて,マルチウェイ電力利用データから低次元の時間的特徴を抽出する。 我々は,このデータセットを電気事業,産業セクター,年数にまたがる3次テンソルとしてモデル化し,非負性制約の下で正準多元分解を適用する。 年次成分は自己回帰モデルを用いて予測され、予測誤差や検証セットの再構成精度によってハイパーパラメータチューニングが導かれる。 日本における実世界の電気データを用いた比較実験により,提案手法はテンソル分解や進化最適化を伴わないベースライン手法よりも平均2乗誤差が低いことを示す。 さらに,テンソル分解によるモデルの自由度低減により一般化性能が向上し,NTFの初期化感度が複数のランやアンサンブル戦略によって緩和されることがわかった。 これらの結果から,提案フレームワークは長期電力需要予測に対する解釈可能で柔軟でスケーラブルなアプローチを提供し,他の構造化時系列予測タスクにも拡張可能であることが示唆された。

関連論文リスト

• Latent Tensor Factorization with Nonlinear PID Control for Missing Data Recovery in Non-Intrusive Load Monitoring [2.94258758663678]
  非侵入負荷モニタリング(NILM)が重要なスマートグリッド技術として登場した。 本稿では,2次元のアイデアを持つテンソル(NPIL)モデルのPID-Incorporated Latent factorizationを提案する。 実世界のNILMデータセットを用いた実験結果から,提案したNPILモデルは,欠落したNILMデータを予測する際に,収束率と精度において最先端のモデルを上回ることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-18T05:48:14Z)
• Predicting Forced Responses of Probability Distributions via the Fluctuation-Dissipation Theorem and Generative Modeling [0.0]
  非線形系の高次モーメントの小さな外乱に対する応答を推定するための新しいデータ駆動フレームワークを提案する。 標準実装はガウス近似に依存しており、平均応答を正確に予測できるが、高次モーメントに顕著なバイアスをもたらすことが多い。 我々はGFDTと最近のスコアベース生成モデリングの進歩を組み合わせることで、完全な密度再構成を必要とせず、スコア関数の直接推定を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-17T20:54:33Z)
• Interpretable Deep Regression Models with Interval-Censored Failure Time Data [1.2993568435938014]
  間隔制限付きデータの深層学習手法は、まだ探索が過小評価されており、特定のデータタイプやモデルに限られている。 本研究は、部分線形変換モデルの幅広いクラスを持つ区間知覚データに対する一般的な回帰フレームワークを提案する。 我々の手法をアルツハイマー病神経イメージングイニシアチブデータセットに適用すると、従来のアプローチと比較して新しい洞察と予測性能が向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-25T15:27:32Z)
• Latent Space Energy-based Neural ODEs [73.01344439786524]
  本稿では,連続時間列を表現するために設計された新しい深部力学モデルを提案する。 マルコフ連鎖モンテカルロの最大推定値を用いてモデルを訓練する。 振動系, ビデオ, 実世界の状態系列(MuJoCo)の実験結果から, 学習可能なエネルギーベース先行モデルの方が既存のモデルより優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-05T18:14:22Z)
• Towards Long-Term Time-Series Forecasting: Feature, Pattern, and Distribution [57.71199089609161]
  長期的時系列予測(LTTF)は、風力発電計画など、多くのアプリケーションで需要が高まっている。 トランスフォーマーモデルは、高い計算自己認識機構のため、高い予測能力を提供するために採用されている。 LTTFの既存の手法を3つの面で区別する,Conformer という,効率的なTransformer ベースモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-05T13:59:29Z)
• Truncated tensor Schatten p-norm based approach for spatiotemporal traffic data imputation with complicated missing patterns [77.34726150561087]
  本研究は, モード駆動繊維による3症例の欠失を含む, 4症例の欠失パターンについて紹介する。 本モデルでは, 目的関数の非性にもかかわらず, 乗算器の交互データ演算法を統合することにより, 最適解を導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-19T08:37:56Z)
• Probabilistic AutoRegressive Neural Networks for Accurate Long-range Forecasting [6.295157260756792]
  確率的自己回帰ニューラルネットワーク(PARNN)について紹介する。 PARNNは、非定常性、非線形性、非調和性、長距離依存、カオスパターンを示す複雑な時系列データを扱うことができる。 本研究では,Transformers,NBeats,DeepARなどの標準統計モデル,機械学習モデル,ディープラーニングモデルに対して,PARNNの性能を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-01T17:57:36Z)
• Near-optimal inference in adaptive linear regression [60.08422051718195]
  最小二乗法のような単純な方法でさえ、データが適応的に収集されるときの非正規な振る舞いを示すことができる。 我々は,これらの分布異常を少なくとも2乗推定で補正するオンラインデバイアス推定器のファミリーを提案する。 我々は,マルチアームバンディット,自己回帰時系列推定,探索による能動的学習などの応用を通して,我々の理論の有用性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-05T21:05:11Z)
• Closed-form Continuous-Depth Models [99.40335716948101]
  連続深度ニューラルモデルは高度な数値微分方程式解法に依存している。 我々は,CfCネットワークと呼ばれる,記述が簡単で,少なくとも1桁高速な新しいモデル群を提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-25T22:08:51Z)
• Physics-constrained deep neural network method for estimating parameters in a redox flow battery [68.8204255655161]
  バナジウムフローバッテリ(VRFB)のゼロ次元(0D)モデルにおけるパラメータ推定のための物理拘束型ディープニューラルネットワーク(PCDNN)を提案する。 そこで, PCDNN法は, 動作条件のモデルパラメータを推定し, 電圧の0Dモデル予測を改善することができることを示す。 また,PCDNNアプローチでは,トレーニングに使用しない操作条件のパラメータ値を推定する一般化能力が向上することが実証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-21T23:42:58Z)
• A VAE-Based Bayesian Bidirectional LSTM for Renewable Energy Forecasting [0.4588028371034407]
  再生可能エネルギーの断続的な性質は ネットワークの運用計画に 新たな課題をもたらします 本稿では,データとモデルの不確実性に対処し,再生可能発電予測のための新しいベイズ確率的手法を提案する。 VAE-Bayesian BiLSTMは、データセットの異なるサイズに対する予測精度と計算効率において、他の確率的深層学習法よりも優れていると推定された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-24T03:47:20Z)
• Simultaneously Reconciled Quantile Forecasting of Hierarchically Related Time Series [11.004159006784977]
  本稿では,階層間の予測の整合性を維持するために,量子レグレッション損失を最適化するフレキシブル非線形モデルを提案する。 ここで導入された理論的枠組みは、下層の微分可微分損失関数を持つ任意の予測モデルに適用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-25T00:59:01Z)
• Stochastically forced ensemble dynamic mode decomposition for forecasting and analysis of near-periodic systems [65.44033635330604]
  本稿では,観測力学を強制線形系としてモデル化した新しい負荷予測手法を提案する。 固有線型力学の利用は、解釈可能性やパーシモニーの観点から、多くの望ましい性質を提供することを示す。 電力グリッドからの負荷データを用いたテストケースの結果が提示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-08T20:25:52Z)
• Goal-directed Generation of Discrete Structures with Conditional Generative Models [85.51463588099556]
  本稿では,強化学習目標を直接最適化し,期待される報酬を最大化するための新しいアプローチを提案する。 提案手法は、ユーザ定義プロパティを持つ分子の生成と、所定の目標値を評価する短いピソン表現の同定という2つのタスクで検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-05T20:03:13Z)
• Deep Switching Auto-Regressive Factorization:Application to Time Series Forecasting [16.934920617960085]
  DSARFは、時間依存重みと空間依存因子の間の積変数による高次元データを近似する。 DSARFは、深い切替ベクトル自己回帰因子化の観点から重みをパラメータ化するという最先端技術とは異なる。 本実験は, 最先端手法と比較して, DSARFの長期的, 短期的予測誤差において優れた性能を示すものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-10T20:15:59Z)

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。