检索结果-南通市图书馆

Generation of meaningful synthetic sensor data—Evaluated with a reliable transferability methodology

Energy and AI 2024年第1期15卷 248-264页

作者： Michael Meiser benjamin duppe Ingo Zinnikus Deutsches Forschungszentrum für künstliche Intelligenz(DFKI) Stuhlsatzenhausweg 3Saarbrücken66123SaarlandGermany

As households are equipped with smart meters,supervised Machine Learning(ML)models and especially Non-Intrusive Load Monitoring(NILM)disaggregation algorithms are becoming increasingly *** be robust,these models require a large amount of data,which is difficult to ***,the generation of meaningful synthetic data is becoming more *** use a simulation framework to generate multiple datasets using different techniques and evaluate their quality statistically by measuring the performance of NILM models for *** demonstrate that the method of data generation is crucial to train ML models in a meaningful *** experiments conducted reveal that adding noise to the synthetic smart meter data is essential to train robust NILM models for *** best results are obtained when this noise is derived from unknown appliances for which no ground truth data is *** we observed that NILM models can provide unstable results,we develop a reliable evaluation methodology,based on Cochran’s sample ***,we compare the quality of the generated synthetic data with real data and observe that multiple NILM models trained on synthetic data perform significantly better than those trained on real data.

关键词： Smart home Synthetic sensor data Energy data Transfer learning Evaluation methodology Machine learning Neural networks NILM Seq2point WindowGRU DAE Seq2seq RNN

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