Data-driven Insights for Informed Decision-Making: Applying LSTM Networks for Robust Electricity Forecasting in Libya
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Agaal, Asma, Essgaer, Mansour, Farkash, Hend M., Othman, Zulaiha Ali |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Robust Decision Making with Partially Calibrated Forecasts
von: Kiyani, Shayan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kiyani, Shayan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Enhancing Spatiotemporal Networks with xLSTM: A Scalar LSTM Approach for Cellular Traffic Forecasting
von: Ali, Khalid, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ali, Khalid, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Integrating Spatiotemporal Features in LSTM for Spatially Informed COVID-19 Hospitalization Forecasting
von: Wang, Zhongying, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Zhongying, et al.
Veröffentlicht: (2025)
OMGPT: A Sequence Modeling Framework for Data-driven Operational Decision Making
von: Wang, Hanzhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Hanzhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Network Level Spatial Temporal Traffic State Forecasting with Hierarchical-Attention-LSTM (HierAttnLSTM)
von: Zhang, Tianya
Veröffentlicht: (2022)
von: Zhang, Tianya
Veröffentlicht: (2022)
Membership Inference Attacks Against Time-Series Models
von: Koren, Noam, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Koren, Noam, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Leveraging Graph Neural Networks to Forecast Electricity Consumption
von: Campagne, Eloi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Campagne, Eloi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
WEST GCN-LSTM: Weighted Stacked Spatio-Temporal Graph Neural Networks for Regional Traffic Forecasting
von: Theodoropoulos, Theodoros, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Theodoropoulos, Theodoros, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Optimizing LSTM Neural Networks for Resource-Constrained Retail Sales Forecasting: A Model Compression Study
von: Pagidoju, Ravi Teja
Veröffentlicht: (2026)
von: Pagidoju, Ravi Teja
Veröffentlicht: (2026)
An Integrated Forecasting Prototype for Emergency Department Boarding Time to Support Proactive Operational Decision Making
von: Vural, Orhun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Vural, Orhun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Evaluating the effectiveness of predicting covariates in LSTM Networks for Time Series Forecasting
von: Davies, Gareth
Veröffentlicht: (2024)
von: Davies, Gareth
Veröffentlicht: (2024)
Real-E: A Foundation Benchmark for Advancing Robust and Generalizable Electricity Forecasting
von: Shao, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shao, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Novel Actor-Critic Algorithm for Robust Decision Making of CAV under Delays and Loss of V2X Data
von: Kherroubi, Zine el abidine
Veröffentlicht: (2024)
von: Kherroubi, Zine el abidine
Veröffentlicht: (2024)
ComMer: a Framework for Compressing and Merging User Data for Personalization
von: Zeldes, Yoel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zeldes, Yoel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Language Agents for Hypothesis-driven Clinical Decision Making with Reinforcement Learning
von: Bani-Harouni, David, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bani-Harouni, David, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Cross-household Transfer Learning Approach with LSTM-based Demand Forecasting
von: Rahal, Manal, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Rahal, Manal, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Attention-Enhanced LSTM Modeling for Improved Temperature and Rainfall Forecasting in Bangladesh
von: Joy, Usman Gani, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Joy, Usman Gani, et al.
Veröffentlicht: (2025)
xLSTMTime : Long-term Time Series Forecasting With xLSTM
von: Alharthi, Musleh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Alharthi, Musleh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
packetLSTM: Dynamic LSTM Framework for Streaming Data with Varying Feature Space
von: Agarwal, Rohit, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Agarwal, Rohit, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Hybrid SARIMA LSTM Model for Local Weather Forecasting: A Residual Learning Approach for Data Driven Meteorological Prediction
von: Rajeev, Shreyas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Rajeev, Shreyas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Hidden Leaks in Time Series Forecasting: How Data Leakage Affects LSTM Evaluation Across Configurations and Validation Strategies
von: Albelali, Salma, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Albelali, Salma, et al.
Veröffentlicht: (2025)
APS-LSTM: Exploiting Multi-Periodicity and Diverse Spatial Dependencies for Flood Forecasting
von: Feng, Jun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Feng, Jun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Evaluating the Sensitivity of BiLSTM Forecasting Models to Sequence Length and Input Noise
von: Albelali, Salma, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Albelali, Salma, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Applying Ensemble Models based on Graph Neural Network and Reinforcement Learning for Wind Power Forecasting
von: Song, Hongjin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Song, Hongjin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Epileptic Seizure Prediction Using Patient-Adaptive Transformer Networks
von: Mahdi, Mohamed, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Mahdi, Mohamed, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Dual-Temporal LSTM with Hybrid Attention for Airline Passenger Load Factor Forecasting: Integrating Intra-Flight and Inter-Flight Booking Dynamics
von: Islam, ASM Nazrul, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Islam, ASM Nazrul, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Exploring Physics-Informed Neural Networks for Crop Yield Loss Forecasting
von: Miranda, Miro, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Miranda, Miro, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Does Scaling Law Apply in Time Series Forecasting?
von: Li, Zeyan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Zeyan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Beyond the Hype: Comparing Lightweight and Deep Learning Models for Air Quality Forecasting
von: Gondal, Moazzam Umer, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gondal, Moazzam Umer, et al.
Veröffentlicht: (2025)
What Makes a Good Diffusion Planner for Decision Making?
von: Lu, Haofei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lu, Haofei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Beyond the Known: Decision Making with Counterfactual Reasoning Decision Transformer
von: Nguyen, Minh Hoang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Nguyen, Minh Hoang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
SEANN: A Domain-Informed Neural Network for Epidemiological Insights
von: Guimbaud, Jean-Baptiste, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Guimbaud, Jean-Baptiste, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Towards Cost Sensitive Decision Making
von: Li, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Conformal Prediction and Human Decision Making
von: Hullman, Jessica, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hullman, Jessica, et al.
Veröffentlicht: (2025)
On The Statistical Complexity of Offline Decision-Making
von: Nguyen-Tang, Thanh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Nguyen-Tang, Thanh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Hybrid Approach for Electricity Price Forecasting using AlexNet and LSTM
von: Sambana, Bosubabu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sambana, Bosubabu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Forecasting NCAA Basketball Outcomes with Deep Learning: A Comparative Study of LSTM and Transformer Models
von: Habib, Md Imtiaz
Veröffentlicht: (2025)
von: Habib, Md Imtiaz
Veröffentlicht: (2025)
Is Offline Decision Making Possible with Only Few Samples? Reliable Decisions in Data-Starved Bandits via Trust Region Enhancement
von: Zhang, Ruiqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Ruiqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Hybrid Autoencoder-Transformer Model for Robust Day-Ahead Electricity Price Forecasting under Extreme Conditions
von: Tang, Boyan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tang, Boyan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Decision Transformer vs. Decision Mamba: Analysing the Complexity of Sequential Decision Making in Atari Games
von: Yan, Ke
Veröffentlicht: (2024)
von: Yan, Ke
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
Robust Decision Making with Partially Calibrated Forecasts
von: Kiyani, Shayan, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Enhancing Spatiotemporal Networks with xLSTM: A Scalar LSTM Approach for Cellular Traffic Forecasting
von: Ali, Khalid, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Integrating Spatiotemporal Features in LSTM for Spatially Informed COVID-19 Hospitalization Forecasting
von: Wang, Zhongying, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
OMGPT: A Sequence Modeling Framework for Data-driven Operational Decision Making
von: Wang, Hanzhao, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Network Level Spatial Temporal Traffic State Forecasting with Hierarchical-Attention-LSTM (HierAttnLSTM)
von: Zhang, Tianya
Veröffentlicht: (2022)