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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.1
- 수록면
- 217 - 228 (12page)
- DOI
- 10.9728/dcs.2024.25.1.217
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ChronoPatternNet은 고급 시계열 패턴 인식을 위해 독특한 2D 합성곱 접근법을 사용하여 전력 소비 예측을 개선한다. Fast Fourier Transform으로 최적화된 "chronocycle" 하이퍼파라미터는 "순환 시간 프레임"을 구성하여 패턴 추출과 예측 정확도를 향상 한다. Layer Normalization과 Residual Learning의 통합은 기울기 문제를 완화하고 모델 안정성을 보장한다. 기존 모델과 비교해 매개변수 수를 58.8%에서 61.9% 줄여 우수한 효율성을 입증한다. 조밀한 디자인과 장기 예측 능력으로 ChronoPatternNet은 실시간 에너지 관리에서 중요한 진전이다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Work
Ⅲ. Methodology
Ⅳ. Experiments
Ⅴ. Conclusion
Reference
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