論文の概要: Hybrid Deep Learning Modeling Approach to Predict Natural Gas Consumption of Home Subscribers on Limited Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.02115v1
• Date: Thu, 02 Oct 2025 15:22:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-03 16:59:21.185017
• Title: Hybrid Deep Learning Modeling Approach to Predict Natural Gas Consumption of Home Subscribers on Limited Data
• Title（参考訳）: ハイブリッド型深層学習モデルによる限定データに基づく住宅加入者の天然ガス消費量予測
• Authors: Milad Firoozeh, Nader Dashti, Mohammad Ali Hatefi,
• Abstract要約: 本研究は,イラン・ザンジャン州の住宅顧客を対象に,ガス消費量の分析と予測を目的とした。 このデータセットは、2017年から2022年までの6年間に収集されたガス消費と気象データで構成されている。 その結果,ハイブリッドBiLSTM-XGBoostモデルは,精度で他のモデルよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Today, natural gas, as a clean fuel and the best alternative to crude oil, covers a significant part of global demand. Iran is one of the largest countries with energy resources and in terms of gas is the second-largest country in the world. But, due to the increase in population and energy consumption, it faces problems such as pressure drops and gas outages yearly in cold seasons and therefore it is necessary to control gas consumption, especially in the residential sector, which has the largest share in Iran. This study aims to analyze and predict gas consumption for residential customers in Zanjan province, Iran, using machine learning models, including LSTM, GRU, and a hybrid BiLSTM-XGBoost model. The dataset consists of gas consumption and meteorology data collected over six years, from 2017 to 2022. The models were trained and evaluated based on their ability to accurately predict consumption patterns. The results indicate that the hybrid BiLSTM-XGBoost model outperformed the other models in terms of accuracy, with lower Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE) values, and Mean Percentage Error (MPE). Additionally, the Hybrid model demonstrated robust performance, particularly in scenarios with limited data. The findings suggest that machine learning approaches, particularly hybrid models, can be effectively utilized to manage and predict gas consumption, contributing to more efficient resource management and reducing seasonal shortages. This study highlights the importance of incorporating geographical and climatic factors in predictive modeling, as these significantly influence gas usage across different regions.
• Abstract（参考訳）: 今日、天然ガスはクリーンな燃料であり、原油の最良の代替品であり、世界の需要の大部分をカバーしている。 イランはエネルギー資源を持つ世界最大の国の一つであり、ガスは世界第2位の国である。 しかし、人口増加やエネルギー消費のため、寒冷期には圧力低下やガスの停止といった問題に直面しており、特にイラン最大のシェアを持つ住宅部門では、ガス消費を抑える必要がある。 本研究では、LSTM、GRU、ハイブリッドBiLSTM-XGBoostモデルなどの機械学習モデルを用いて、イラン・ザンジャン県の住宅利用者のガス消費量を分析し、予測することを目的とする。 このデータセットは、2017年から2022年までの6年間に収集されたガス消費と気象データで構成されている。 モデルは、消費パターンを正確に予測する能力に基づいて訓練され、評価された。 その結果, ハイブリッドBiLSTM-XGBoostモデルは, 平均正方形誤差 (RMSE), 平均絶対パーセンテージ誤差 (MAPE) , 平均パーセンテージ誤差 (MPE) など, 他のモデルよりも精度が高いことがわかった。 さらにハイブリッドモデルは、特に限られたデータを持つシナリオにおいて、堅牢なパフォーマンスを示した。 その結果, 機械学習アプローチ, 特にハイブリッドモデルは, ガス消費量の管理と予測に有効であり, 資源管理の効率化と季節的不足の低減に寄与することが示唆された。 本研究は, 地域ごとのガス使用量に大きな影響を及ぼすため, 予測モデルに地理的・気候的要因を取り入れることの重要性を強調した。

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