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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 804 - 807 (4page)
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This study benchmarks load prediction performance using various deep learning architectures. Data were generated using a publicly available EnergyPlus simulation model and weather data for reproducibility. The deep learning architectures used in the benchmark were multi-layer perceptron, dilated convolutional network, recurrent neural network, gated recurrent unit, long-short term memory, and Transformer. Gated recurrent unit and Transformer showed the best performance when the training data was small. However, when the amount of training data was large, the difference in prediction performance of different deep learning architectures was slight.
목차
Abstract
1. 서론
2. 데이터 상세
3. 심층학습 모델의 하이퍼파라미터
4. 예측 결과
5. 결론
References
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