論文の概要: A Hybrid PCA-PR-Seq2Seq-Adam-LSTM Framework for Time-Series Power Outage Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.16743v1
• Date: Sat, 20 Sep 2025 17:13:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-23 18:58:15.951781
• Title: A Hybrid PCA-PR-Seq2Seq-Adam-LSTM Framework for Time-Series Power Outage Prediction
• Title（参考訳）: 時系列停電予測のためのハイブリッドPCA-PR-Seq2Seq-Adam-LSTMフレームワーク
• Authors: Subhabrata Das, Bodruzzaman Khan, Xiao-Yang Liu,
• Abstract要約: 本稿では,PCA-PR-Seq2Seq-Adam-LSTMと呼ばれるハイブリッドディープラーニングフレームワークを提案する。 主成分分析(PCA)、Poisson Regression(PR)、Sequence-to-Sequence(Seq2Seq)アーキテクチャ、Adam-Optimized LSTMを統合している。 その結果,提案手法は既存手法と比較して予測精度とロバスト性を大幅に向上することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.657115189763182
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurately forecasting power outages is a complex task influenced by diverse factors such as weather conditions [1], vegetation, wildlife, and load fluctuations. These factors introduce substantial variability and noise into outage data, making reliable prediction challenging. Long Short-Term Memory (LSTM) networks, a type of Recurrent Neural Network (RNN), are particularly effective for modeling nonlinear and dynamic time-series data, with proven applications in stock price forecasting [2], energy demand prediction, demand response [3], and traffic flow management [4]. This paper introduces a hybrid deep learning framework, termed PCA-PR-Seq2Seq-Adam-LSTM, that integrates Principal Component Analysis (PCA), Poisson Regression (PR), a Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) architecture, and an Adam-optimized LSTM. PCA is employed to reduce dimensionality and stabilize data variance, while Poisson Regression effectively models discrete outage events. The Seq2Seq-Adam-LSTM component enhances temporal feature learning through efficient gradient optimization and long-term dependency capture. The framework is evaluated using real-world outage records from Michigan, and results indicate that the proposed approach significantly improves forecasting accuracy and robustness compared to existing methods.
• Abstract（参考訳）: 正確な停電予測は、気象条件[1]、植生、野生生物、負荷変動といった様々な要因に影響される複雑なタスクである。 これらの要因は、かなりの変動性とノイズを障害データに導入し、信頼性の高い予測を困難にしている。 Recurrent Neural Network(RNN)の一種であるLong Short-Term Memory(LSTM)ネットワークは、非線形および動的時系列データのモデリングに特に有効であり、株価予測 [2]、エネルギー需要予測、需要応答 [3]、トラフィックフロー管理 [4] に実証された応用がある。 本稿では、PCA-PR-Seq2Seq-Adam-LSTMと呼ばれるハイブリッドディープラーニングフレームワークを紹介し、主成分分析(PCA)、Poisson Regression(PR)、Seq2Seqアーキテクチャ、Adam-Optimized LSTMを統合する。 PCAは次元の減少とデータの分散の安定化に使われ、Poisson Regressionは離散的な停止イベントを効果的にモデル化する。 Seq2Seq-Adam-LSTMコンポーネントは、効率的な勾配最適化と長期依存性キャプチャを通じて、時間的特徴学習を強化する。 その結果,提案手法は既存手法と比較して予測精度とロバスト性を大幅に向上させることがわかった。

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