| ชื่อบทความที่เผยแพร่ |
Improvement of Long Short-Term Memory via CEEMDAN and Logistic Maps for the Power Consumption Forecasting |
| วัน/เดือน/ปี ที่เผยแพร่ |
12 มิถุนายน 2566 |
| การประชุม |
| ชื่อการประชุม |
15th International Conference on Advanced Computational Intelligence (ICACI) |
| หน่วยงาน/องค์กรที่จัดประชุม |
IEEE |
| สถานที่จัดประชุม |
Best Western Gangnum |
| จังหวัด/รัฐ |
Seoul Korea |
| ช่วงวันที่จัดประชุม |
6 พฤษภาคม 2566 |
| ถึง |
9 พฤษภาคม 2566 |
| Proceeding Paper |
| Volume (ปีที่) |
- |
| Issue (เล่มที่) |
- |
| หน้าที่พิมพ์ |
1-7 |
| Editors/edition/publisher |
- |
| บทคัดย่อ |
Nowadays, machine learning is an essential factor in computational intelligence that can provide results and solutions in many cases. Forecasting is a crucial case that uses historical data to predict future data trends, and machine learning has become an essential model for predictive methods because machine learning provides high forecast accuracy and reliable result. The fascinating Long Short-Term Memory (LSTM) model is widely used in many forecasting cases and gives exceptional results. However, according to various studies, the issues of LSTM can be addressed in that LSTM can cause the overfitting phenomenon when the dataset contains many noises, and the randomization of LSTM input weight can occur to the outlier sensitivity. In order to improve the forecasting performance of LSTM, this paper proposes a novel LSTM method by optimizing with Logistic Maps (LM) and handling the import dataset with the Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise (CEEMDAN), namely, CEEMDAN-LM-LSTM. The experimental results show that the proposed model can provide an r-squared value of up to 0.9999 when applied to the power consumption data from the Tetouan, Morocco dataset. |
| ผู้เขียน |
|
| การประเมินบทความ (Peer Review) |
มีผู้ประเมินอิสระ |
| มีการเผยแพร่ในระดับ |
นานาชาติ |
| รูปแบบ Proceeding |
Full paper |
| รูปแบบการนำเสนอ |
Oral |
| เป็นส่วนหนึ่งของวิทยานิพนธ์ |
เป็น |
| ผลงานที่นำเสนอได้รับรางวัล |
ไม่ได้รับรางวัล |
| แนบไฟล์ |
|
| Citation |
0
|
|
|
ข้อมูลการเผยแพร่ผลงาน
การเผยแพร่ในรูปของบทความวารสารทางวิชาการ
English