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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 741 - 744 (4page)
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Traditional short-term time-series forecasting models for the built environment typically use 24-h historical data or even longer data as model input to consider daily periodicity. However, the forecasting mechanisms of deep learning models differ from those of conventional time-series models. Therefore, adhering to a 24-h periodicity may not be the optimal choice. This study investigates how the forecasting mechanism and performance vary according to encoding length, using an interpretable deep learning model that integrates attention mechanisms and gated recurrent units. The 24-h encoding length model predominantly relies on state information from approximately 24 hours prior, whereas the 8-hour encoding length model bases its forecasts on the most recent available state information. Consequently, the 24-h model exhibits reduced adaptability to abrupt changes in conditions compared to the 8-h model.
목차
Abstract
1. 서론
2. 데이터 상세
3. 두 모델의 비교
4. 결론
References
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