Czasopisma
Czasopisma
Czasopisma
ATEST - OCHRONA PRACY
ATEST - OCHRONA PRACY
AURA
AURA
AUTO MOTO SERWIS
AUTO MOTO SERWIS
CHEMIK
CHEMIK
CHŁODNICTWO
CHŁODNICTWO
CIEPŁOWNICTWO, OGRZEWNICTWO, WENTYLACJA
CIEPŁOWNICTWO, OGRZEWNICTWO, WENTYLACJA
DOZÓR TECHNICZNY
DOZÓR TECHNICZNY
ELEKTROINSTALATOR
ELEKTROINSTALATOR
ELEKTRONIKA - KONSTRUKCJE, TECHNOLOGIE, ZASTOSOWANIA
ELEKTRONIKA - KONSTRUKCJE, TECHNOLOGIE, ZASTOSOWANIA
Czasopisma
Czasopisma
Czasopisma
GAZETA CUKROWNICZA
GAZETA CUKROWNICZA
GAZ, WODA I TECHNIKA SANITARNA
GAZ, WODA I TECHNIKA SANITARNA
GOSPODARKA MIĘSNA
GOSPODARKA MIĘSNA
GOSPODARKA WODNA
GOSPODARKA WODNA
HUTNIK - WIADOMOŚCI HUTNICZE
HUTNIK - WIADOMOŚCI HUTNICZE
INŻYNIERIA MATERIAŁOWA
INŻYNIERIA MATERIAŁOWA
MASZYNY, TECHNOLOGIE, MATERIAŁY - TECHNIKA ZAGRANICZNA
MASZYNY, TECHNOLOGIE, MATERIAŁY - TECHNIKA ZAGRANICZNA
MATERIAŁY BUDOWLANE
MATERIAŁY BUDOWLANE
OCHRONA PRZECIWPOŻAROWA
OCHRONA PRZECIWPOŻAROWA
OCHRONA PRZED KOROZJĄ
OCHRONA PRZED KOROZJĄ
Czasopisma
Czasopisma
Czasopisma
ODZIEŻ
ODZIEŻ
OPAKOWANIE
OPAKOWANIE
PACKAGING REVIEW
PACKAGING REVIEW
POLISH TECHNICAL REVIEW
POLISH TECHNICAL REVIEW
PROBLEMY JAKOŚCI
PROBLEMY JAKOŚCI
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY
PRZEGLĄD GASTRONOMICZNY
PRZEGLĄD GASTRONOMICZNY
PRZEGLĄD GEODEZYJNY
PRZEGLĄD GEODEZYJNY
PRZEGLĄD MECHANICZNY
PRZEGLĄD MECHANICZNY
PRZEGLĄD PAPIERNICZY
PRZEGLĄD PAPIERNICZY
Czasopisma
Czasopisma
Czasopisma
PRZEGLĄD PIEKARSKI I CUKIERNICZY
PRZEGLĄD PIEKARSKI I CUKIERNICZY
PRZEGLĄD TECHNICZNY. GAZETA INŻYNIERSKA
PRZEGLĄD TECHNICZNY. GAZETA INŻYNIERSKA
PRZEGLĄD TELEKOMUNIKACYJNY - WIADOMOŚCI TELEKOMUNIKACYJNE
PRZEGLĄD TELEKOMUNIKACYJNY - WIADOMOŚCI TELEKOMUNIKACYJNE
PRZEGLĄD WŁÓKIENNICZY - WŁÓKNO, ODZIEŻ, SKÓRA
PRZEGLĄD WŁÓKIENNICZY - WŁÓKNO, ODZIEŻ, SKÓRA
PRZEGLĄD ZBOŻOWO-MŁYNARSKI
PRZEGLĄD ZBOŻOWO-MŁYNARSKI
PRZEMYSŁ CHEMICZNY
PRZEMYSŁ CHEMICZNY
PRZEMYSŁ FERMENTACYJNY I OWOCOWO-WARZYWNY
PRZEMYSŁ FERMENTACYJNY I OWOCOWO-WARZYWNY
PRZEMYSŁ SPOŻYWCZY
PRZEMYSŁ SPOŻYWCZY
RUDY I METALE NIEŻELAZNE
RUDY I METALE NIEŻELAZNE
SZKŁO I CERAMIKA
SZKŁO I CERAMIKA
TECHNOLOGIA I AUTOMATYZACJA MONTAŻU
TECHNOLOGIA I AUTOMATYZACJA MONTAŻU
WIADOMOŚCI ELEKTROTECHNICZNE
WIADOMOŚCI ELEKTROTECHNICZNE
WOKÓŁ PŁYTEK CERAMICZNYCH
WOKÓŁ PŁYTEK CERAMICZNYCH
Menu
Menu
Menu
Prenumerata
Prenumerata
Publikacje
Publikacje
Drukarnia
Drukarnia
Kolportaż
Kolportaż
Reklama
Reklama
O nas
O nas
ui-button
Twój Koszyk
Twój koszyk jest pusty.
Niezalogowany
Niezalogowany
Zaloguj się
Zarejestruj się
Reset hasła
Czasopismo
|
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY
|
Rocznik 2024 - zeszyt 5
Evaluating the forecasting capabilities of probabilistic and point-based LSTM models in sequence prediction
Ocena jakości prognostycznych modeli probabilistycznych i punktowych LSTM
15199/48.2024.05.51
Paweł Szetela
Krzysztof Siwek
nr katalogowy: 148636
15199/48.2024.05.51
Streszczenie
This paper compares the performance of probabilistic and non-probabilistic LSTM models in the task of univariate, real valued sequence forecasting. The performance of models is evaluated in terms of mean absolute error and root mean squared error for different forecasting horizons. The results show that probabilistic models can outperform non-probabilistic models in the task of forecasting
Abstract
W artykule porównano wydajność probabilistycznych i nieprobabilistycznych modeli LSTM w zadaniu prognozowania szeregów czasowych. Wydajność modeli jest oceniana pod względem średniego błędu bezwzględnego i błędu średniokwadratowego dla różnych horyzontów prognozy. Wyniki pokazuj ˛a, ˙ze modele probabilistyczne mogą przewyższać modele nieprobabilistyczne w zadaniu prognozowania.
Słowa kluczowe
LSTM
RNN
probabilistic neural networks
time-series forecasting
Keywords
LSTM
RNN
sieci neuronowe probabilistyczne
prognozowanie szeregów czasowych
Bibliografia
[1] J. L. Elman, “Finding structure in time,” Cognitive Science, vol. 14, no. 2, pp. 179–211, 1990. [2] Y. Bengio, P. Simard, and P. Frasconi, “Learning long-term dependencies with gradient descent is difficult,” IEEE Transactions on Neural Networks, vol. 5, no. 2, pp. 157–166, 1994. [3] S. Hochreiter and J. Schmidhuber, “Long Short-Term Memory,” Neural Computation, vol. 9, no. 8, pp. 1735–1780, 11 1997. [Online]. Available: https://doi.org/10.1162/neco.1997.9.8.1735 [4] K. Cho, B. van Merrienboer, C. Gulcehre, D. Bahdanau, F. Bougares, H. Schwenk, and Y. Bengio, “Learning phrase representations using rnn encoder-decoder for statistical machine translation,” 2014. [5] H. Shi, M. Xu, and R. Li, “Deep learning for household load forecasting—a novel pooling deep rnn,” IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 9, no. 5, pp. 5271–5280, 2018. [6] R. Fu, Z. Zhang, and L. Li, “Using lstm and gru neural network methods for traffic flow prediction,” in 2016 31st Youth Academic Annual Conference of Chinese Association of Automation (YAC). IEEE, 2016, pp. 324–328. [7] S. McNally, J. Roche, and S. Caton, “Predicting the price of bitcoin using machine learning,” in 2018 26th Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and Network-based Processing (PDP), 2018, pp. 339–343. [8] S. Siami-Namini, N. Tavakoli, and A. Siami Namin, “A comparison of arima and lstm in forecasting time series,” in 2018 17th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA), 2018, pp. 1394–1401. [9] S. Siami-Namini, N. Tavakoli, and A. S. Namin, “The performance of lstm and bilstm in forecasting time series,” in 2019 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), 2019, pp. 3285–3292. [10] Y. Yu, J. Cao, and J. Zhu, “An lstm short-term solar irradiance forecasting under complicated weather conditions,” IEEE Access, vol. 7, pp. 145 651–145 666, 2019. [11] N. Ng, R. A. Gabriel, J. McAuley, C. Elkan, and Z. C. Lipton, “Predicting surgery duration with neural heteroscedastic regression,” 2017. [12] V. Flunkert, D. Salinas, and J. Gasthaus, “Deepar: Probabilistic forecasting with autoregressive recurrent networks,” CoRR, vol. abs/1704.04110, 2017. [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1704.04110 [13] Y. Zhang, J. Wang, and X. Wang, “Review on probabilistic forecasting of wind power generation,” Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 32, pp. 255–270, 2014. [14] G. Bontempi, “Long term time series prediction with multi-input multi-output local learning,” Proceedings of the 2nd European Symposium on Time Series Prediction (TSP), ESTSP08, 01 2008. [15] A. Graves, “Generating sequences with recurrent neural networks,” CoRR, vol. abs/1308.0850, 2013. [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1308.0850 [16] H. Hewamalage, C. Bergmeir, and K. Bandara, “Recurrent neural networks for time series forecasting: Current status and future directions,” International Journal of Forecasting, vol. 37, no. 1, pp. 388–427, 2021. [Online]. Available: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/ S0169207020300996 [17] B. Lim and S. Zohren, “Time-series forecasting with deep learning: a survey,” Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, vol. 379, no. 2194, p. 20200209, 2021. [Online]. Available: https://royalsocietypublishing.org/doi/abs/10.1098/ rsta.2020.0209 [18] S. B. Taieb, G. Bontempi, A. Atiya, and A. Sorjamaa, “A review and comparison of strategies for multi-step ahead time series forecasting based on the nn5 forecasting competition,” 2011. [19] M. W. Seeger, D. Salinas, and V. Flunkert, “Bayesian intermittent demand forecasting for large inventories,” Advances in Neural Information Processing Systems, vol. 29, 2016. [20] S. Smyl and K. Kuber, “Data preprocessing and augmentation for multiple short time series forecasting with recurrent neural networks,” 07 2016. [21] E. Zivot and J. Wang, Modeling Financial Time Series with S-PLUS®, ser. International Federation for Information Processing. Springer New York, 2007. [Online]. Available: https://books.google.pl/books?id=sxODP2l1mX8C [22] P. Goldberg, C. Williams, and C. Bishop, “Regression with inputdependent noise: A gaussian process treatment,” Advances in Neural Information Processing Systems, vol. 10, 02 1998. [23] V. Akgiray, “Conditional heteroscedasticity in time series of stock returns: Evidence and forecasts,” The Journal of Business, vol. 62, no. 1, pp. 55–80, 1989. [Online]. Available: http://www.jstor.org/stable/2353123 [24] B. Whitcher, S. Byers, P. Guttorp, and D. Percival, “Testing for homogeneity of variance in time series: Long memory, wavelets and the nile river,” Water Resour. Res., vol. 38, 06 1999. [25] C. M. Bishop and N. M. Nasrabadi, Pattern recognition and machine learning. Springer, 2006, vol. 4, no. 4. [26] A. Trindade, “ElectricityLoadDiagrams20112014,” UCI Machine Learning Repository, 2015, DOI: https://doi.org/10.24432/C58C86. [27] G. Lai, W.-C. Chang, Y. Yang, and H. Liu, “Modeling long- and short-term temporal patterns with deep neural networks,” 2018. [28] R. Pontius, O. Thontteh, and H. Chen, “Components of information for multiple resolution comparison between maps that share a real variable,” Environmental and Ecological Statistics, vol. 15, pp. 111–142, 06 2008.
Treść płatna
Jeśli masz wykupiony/przyznany dostęp -
zaloguj się
.
Skorzystaj z naszych propozycji zakupu!
Publikacja
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY- e-publikacja (pdf) z zeszytu 2024-5 , nr katalogowy 148636
licencja: Osobista
Produkt cyfrowy
Nowość
10.00 zł
Do koszyka
Zeszyt
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY- e-zeszyt (pdf) 2024-5
licencja: Osobista
Produkt cyfrowy
Nowość
85.00 zł
Do koszyka
Prenumerata
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - prenumerata cyfrowa
licencja: Osobista
Produkt cyfrowy
Nowość
762.00 zł
Do koszyka
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - PAKIET prenumerata PLUS
licencja: Osobista
Szczegóły pakietu
Nazwa
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - PAKIET prenumerata PLUS (Prenumerata papierowa + dostęp do portalu sigma-not.pl + e-prenumerata)
1002.00 zł brutto
927.78 zł netto
74.22 zł VAT
(stawka VAT 8%)
1002.00 zł
Do koszyka
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - papierowa prenumerata roczna + wysyłka
licencja: Osobista
Szczegóły pakietu
Nazwa
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - papierowa prenumerata roczna
960.00 zł brutto
888.89 zł netto
71.11 zł VAT
(stawka VAT 8%)
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - pakowanie i wysyłka
42.00 zł brutto
34.15 zł netto
7.85 zł VAT
(stawka VAT 23%)
1002.00 zł
Do koszyka
Zeszyt
2024-5
Czasopisma
ATEST - OCHRONA PRACY
AURA
AUTO MOTO SERWIS
CHEMIK
CHŁODNICTWO
CIEPŁOWNICTWO, OGRZEWNICTWO, WENTYLACJA
DOZÓR TECHNICZNY
ELEKTROINSTALATOR
ELEKTRONIKA - KONSTRUKCJE, TECHNOLOGIE, ZASTOSOWANIA
GAZETA CUKROWNICZA
GAZ, WODA I TECHNIKA SANITARNA
GOSPODARKA MIĘSNA
GOSPODARKA WODNA
HUTNIK - WIADOMOŚCI HUTNICZE
INŻYNIERIA MATERIAŁOWA
MASZYNY, TECHNOLOGIE, MATERIAŁY - TECHNIKA ZAGRANICZNA
MATERIAŁY BUDOWLANE
OCHRONA PRZECIWPOŻAROWA
OCHRONA PRZED KOROZJĄ
ODZIEŻ
OPAKOWANIE
PACKAGING REVIEW
POLISH TECHNICAL REVIEW
PROBLEMY JAKOŚCI
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY
PRZEGLĄD GASTRONOMICZNY
PRZEGLĄD GEODEZYJNY
PRZEGLĄD MECHANICZNY
PRZEGLĄD PAPIERNICZY
PRZEGLĄD PIEKARSKI I CUKIERNICZY
PRZEGLĄD TECHNICZNY. GAZETA INŻYNIERSKA
PRZEGLĄD TELEKOMUNIKACYJNY - WIADOMOŚCI TELEKOMUNIKACYJNE
PRZEGLĄD WŁÓKIENNICZY - WŁÓKNO, ODZIEŻ, SKÓRA
PRZEGLĄD ZBOŻOWO-MŁYNARSKI
PRZEMYSŁ CHEMICZNY
PRZEMYSŁ FERMENTACYJNY I OWOCOWO-WARZYWNY
PRZEMYSŁ SPOŻYWCZY
RUDY I METALE NIEŻELAZNE
SZKŁO I CERAMIKA
TECHNOLOGIA I AUTOMATYZACJA MONTAŻU
WIADOMOŚCI ELEKTROTECHNICZNE
WOKÓŁ PŁYTEK CERAMICZNYCH