Kolmogorov–Arnold recurrent network for short term load forecasting across diverse consumers
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
Load forecasting plays a crucial role in energy management, directly impacting grid stability, operational efficiency, cost reduction, and environmental sustainability. Traditional Vanilla Recurrent Neural Networks (RNNs) face issues such as vanishing and exploding gradients, whereas sophisticated RNNs such as Long Short-Term Memory Networks (LSTMs) have shown considerable success in this domain. However, these models often struggle to accurately capture complex and sudden variations in energy consumption, and their applicability is typically limited to specific consumer types, such as offices or schools. To address these challenges, this paper proposes the Kolmogorov–Arnold Recurrent Network (KARN), a novel load forecasting approach that combines the flexibility of Kolmogorov–Arnold Networks with RNN’s temporal modeling capabilities. KARN utilizes learnable temporal spline functions and edge-based activations to better model non-linear relationships in load data, making it adaptable across a diverse range of consumer types. The proposed KARN model was rigorously evaluated on a variety of real-world datasets, including student residences, detached homes, a home with electric vehicle charging, a townhouse, and industrial buildings. Across all these consumer categories, KARN consistently outperformed traditional Vanilla RNNs, while it surpassed LSTM and Gated Recurrent Units (GRUs) in six buildings. The results demonstrate KARN’s superior accuracy and applicability, making it a promising tool for enhancing load forecasting in diverse energy management scenarios.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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