دانلود مقاله انگلیسی رایگان:یادگیری فدرال با خوشه‌بندی مبتنی بر فراپارامتر برای پیش‌بینی بار الکتریکی - 2022
بلافاصله پس از پرداخت دانلود کنید

با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد). با تشکر از صبوری شما!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

-->
دانلود مقاله انگلیسی اینترنت اشیاء رایگان
  • Federated learning with hyperparameter-based clustering for electrical load forecasting Federated learning with hyperparameter-based clustering for electrical load forecasting
    Federated learning with hyperparameter-based clustering for electrical load forecasting

    دسته بندی:

    اینترنت اشیاء - Internet of Things


    سال انتشار:

    2022


    عنوان انگلیسی مقاله:

    Federated learning with hyperparameter-based clustering for electrical load forecasting


    ترجمه فارسی عنوان مقاله:

    یادگیری فدرال با خوشه‌بندی مبتنی بر فراپارامتر برای پیش‌بینی بار الکتریکی


    منبع:

    ScienceDirect- Elsevier- Internet of Things, 17 (2022) 100470: doi:10:1016/j:iot:2021:100470


    نویسنده:

    Nastaran Gholizadeh


    چکیده انگلیسی:

    Electrical load prediction has become an integral part of power system operation. Deep learning models have found popularity for this purpose. However, to achieve a desired prediction accuracy, they require huge amounts of data for training. Sharing electricity consumption data of individual households for load prediction may compromise user privacy and can be expensive in terms of communication resources. Therefore, edge computing methods, such as federated learning, are gaining more importance for this purpose. These methods can take advantage of the data without centrally storing it. This paper evaluates the performance of federated learning for short-term forecasting of individual house loads as well as the aggregate load. It discusses the advantages and disadvantages of this method by comparing it to centralized and local learning schemes. Moreover, a new client clustering method is proposed to reduce the convergence time of federated learning. The results show that federated learning has a good performance with a minimum root mean squared error (RMSE) of 0.117 kWh for individual load forecasting.
    Keywords: Federated learning | Electricity load forecasting | Edge computing | LSTM | Decentralized learning


    سطح: متوسط
    تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 10
    حجم فایل: 1675 کیلوبایت

    قیمت: رایگان


    توضیحات اضافی:




اگر این مقاله را پسندیدید آن را در شبکه های اجتماعی به اشتراک بگذارید (برای به اشتراک گذاری بر روی ایکن های زیر کلیک کنید)

تعداد نظرات : 0

الزامی
الزامی
الزامی
rss مقالات ترجمه شده rss مقالات انگلیسی rss کتاب های انگلیسی rss مقالات آموزشی
logo-samandehi
بازدید امروز: 2879 :::::::: بازدید دیروز: 0 :::::::: بازدید کل: 2879 :::::::: افراد آنلاین: 15