I verkligheten utgör tidsseriernas data ett komplicerat mönster, och därför kan det vara svårt att öka noggrannheten i förutsägelserna genom att använda maskininlärning och konventionella statistiska metoder som enskilda inlärare. Denna forskning beskriver och undersöker Stacking Multi-Learning Ensemble (SMLE) modell för tidsserie förutsägelse problem över olika horisonter med fokus på prognoser noggrannhet, riktningar hit-rate, och den genomsnittliga tillväxttakten av den totala oljeefterfrågan. Denna undersökning presenterar ett flexibelt ensembleramverk mot bakgrund av blandade heterogena modeller för demonstration och prognostisering av ickelinjära tidsserier. Den föreslagna SMLE-modellen kombinerar stödvektor regression (SVR), backpropagation neural network (BPN), och linjär regression (LR) inlärare, ensemble arkitektur består av fyra faser: generation, beskärning, integration, och ensemble förutsägelse uppgift. Vi har genomfört en empirisk studie för att utvärdera och jämföra SMLE:s prestanda med hjälp av Global Oil Consumption (GOC). Bedömningen av den föreslagna modellen gjordes med hjälp av unika referenstekniker vid en- och flerastegshorisontsprognoser. De slutliga resultaten visar att den föreslagna SMLE-modellen överträffar alla andra referensmetoder som anges i denna studie på olika nivåer såsom felfrekvens, likhet och riktningsnoggrannhet med 0,74%, 0,020% respektive 91,24%. Denna studie visar därför att ensemblemodellen är en mycket uppmuntrande metod för komplexa tidsserieprognoser.
Khairalla m.fl. REF undersökte Stacking Multi-Learning Ensemble (SMLE) modell och kombinerade Support Vector Regression (SVR), neurala nätverk, och linjär regressionslärare.
Short-Term Forecasting for Energy Consumption through Stacking Heterogeneous Ensemble Learning Model
{'venue': None, 'journal': 'Energies', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}