Optimization of Deep Reservoir Computing with Binary Genetic Algorithm for Multi-Time Horizon Forecasting of Power Consumption
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The roll of consumption energy forecasting is very important to make planning of time-horizon strategy, and to mitigate a great energy management. As a result, improving the sustainability of energy, and creating a clean environment. Aiming to develop the forecasting of consumption energy in different time horizons, this work gives the results of a new hybrid method, which combine deep echo state network (DeepESN), with Binary genetic algorithm (BGA). DeepESN is an extension of Echo state network (ESN), which integrates the strong nonlinear time series processing capability (of ESN) with the advanced learning characteristic of the deep learning models. BGA is another version of genetic algorithm optimization methods that can be applied to find the best values of architecture hyperparameters of deep learning models, basesd on binary decoding of his chromosoms. In this work, we compared the accuracy and performance of proposed model DeepESN-BGA with other deep learning methods. It is found that DeepESN-BGA have a fast processing compared with other models. In addition, it gives best results based on error metrics, compared with DeepESN without BGA, and other deep learning models, in different time horizon forecasting. Proposed model has been compared also with DeepESN-DE, DeepESN-GA, and DeepESN-PSO aiming to evaluate the performance of BGA in term of deep learning optimization. DeepESN-BGA gives statistically good result compared with other hybrid models.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle