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Adaptive Error Curve Learning Ensemble Model for Improving Energy Consumption Forecasting

Computers, Materials & Continua 2021年第11期69卷 1893-1913页

作者： prince waqas khan Yung-Cheol Byun Department of Computer Engineering Jeju National UniversityJeju-siKorea

Despite the advancement within the last decades in the field of smart grids,energy consumption forecasting utilizing the metrological features is still *** paper proposes a genetic algorithm-based adaptive error curve learning ensemble(GA-ECLE)*** proposed technique copes with the stochastic variations of improving energy consumption forecasting using a machine learning-based ensembled approach.A modified ensemble model based on a utilizing error of model as a feature is used to improve the forecast *** approach combines three models,namely CatBoost(CB),Gradient Boost(GB),and Multilayer Perceptron(MLP).The ensembled CB-GB-MLP model’s inner mechanism consists of generating a meta-data from Gradient Boosting and CatBoost models to compute the final predictions using the Multilayer Perceptron network.A genetic algorithm is used to obtain the optimal features to be used for the *** prove the proposed model’s effectiveness,we have used a four-phase technique using Jeju island’s real energy consumption *** the first phase,we have obtained the results by applying the CB-GB-MLP *** the second phase,we have utilized a GA-ensembled model with optimal *** third phase is for the comparison of the energy forecasting result with the proposed ECL-based *** fourth stage is the final stage,where we have applied the GA-ECLE *** obtained a mean absolute error of 3.05,and a root mean square error of *** experimental results are provided,demonstrating the superiority of the proposed GA-ECLE model over traditional ensemble models.

关键词： Energy consumption meteorological features error curve learning ensemble model energy forecasting gradient boost catboost multilayer perceptron genetic algorithm

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