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Theses Year : 2022

Statistical learning methods combining the Bayesian approach and deep learning

Méthodes d'apprentissage statistique mêlant approche bayésienne et deep-learning

Abstract

We propose statistical methods combining the Bayesian approach and deep learning for forecasting individual electrical consumption. This work is done in partnership with EDF. Two types of methodologies are developed: one relying on Bayesian neural networks, the other using deep learning for dimensionality reduction prior to clustering. Bayesian (non deep) models are then applied to the clusters. Firstly, we present a methodology to estimate a multi target regression model in high dimension with neural networks. It is applied to the prediction of individual load curves of non residential customers. Secondly, we present a Bayesian transfer learning approach adapted to panel data. The methodology is applied to forecasting the individual end-of-month consumption of residential customers, with short historical data, for specific clusters of customers. Those clusters are built using neural networks.
Nous proposons des méthodes statistiques mêlant approche bayésienne et deep learning pour la prévision de consommation électrique individuelle. Les travaux sont réalisés en partenariat avec EDF. Deux types de méthodologies sont developpées : l’une faisant usage de réseaux de neurones bayésiens et l’autre utilisant du deep learning pour de la réduction de dimension avant clustering en vue d’appliquer des modèles bayésiens plus classiques sur les clusters. Dans un premier temps, nous présentons une méthodologie d’estimation d’un modèle de régression à plusieurs sorties en grande dimension avec des réseaux de neurones. Celleci est appliquée à la prédiction de courbes de charges individuelles de clients non résidentiels. Dans un second temps, nous présentons une méthodologie de transfer learning bayésien adaptée à des données de panel. Nous l’appliquons à la problématique de prévision de consommation à la fin du mois de clients résidentiels en situation d’historique court, pour des clusters de clients. Ces clusters de clients sont obtenus avec des réseaux de neurones.
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Dates and versions

tel-03876730 , version 1 (28-11-2022)
tel-03876730 , version 2 (27-03-2023)

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  • HAL Id : tel-03876730 , version 2

Cite

Honorine Royer. Statistical learning methods combining the Bayesian approach and deep learning. General Mathematics [math.GM]. Nantes Université, 2022. English. ⟨NNT : 2022NANU4056⟩. ⟨tel-03876730v2⟩
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