We propose a novel Energy Loss Prediction(ELP) framework that estimates the energy loss in sharing crowdsourced energy services. Crowdsourcing wireless energy services is a novel and convenient solution to enable the ubiquitous charging of nearby IoT devices. Therefore, capturing the wireless energy sharing loss is essential for the successful deployment of efficient energy service composition techniques. We propose Easeformer, a novel attention-based algorithm to predict the battery levels of IoT devices in a crowdsourced energy sharing environment. The predicted battery levels are used to estimate the energy loss. A set of experiments were conducted to demonstrate the feasibility and effectiveness of the proposed framework. We conducted extensive experiments on real wireless energy datasets to demonstrate that our framework significantly outperforms existing methods.


翻译:我们提出了一种新颖的能量损耗预测(ELP)框架,用于估算共享众包能源服务中的能量损耗。众包无线能源服务是一种新颖且便捷的解决方案,可为附近物联网设备实现普适充电。因此,捕捉无线能量共享损耗对于高效能源服务组合技术的成功部署至关重要。我们提出Easeformer,一种基于注意力机制的新型算法,用于预测众包能源共享环境中物联网设备的电池电量水平。预测的电池电量水平被用于估算能量损耗。通过一系列实验验证了所提框架的可行性和有效性。我们在真实无线能源数据集上进行了大量实验,结果表明我们的框架显著优于现有方法。

0
下载
关闭预览

相关内容

机器学习损失函数概述,Loss Functions in Machine Learning
专知会员服务
85+阅读 · 2022年3月19日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】GAN架构入门综述(资源汇总)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月3日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年7月3日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月29日
VIP会员
最新内容
《无人机对海面作战影响评估》
专知会员服务
7+阅读 · 7月21日
印度精确打击与指挥架构的断层
专知会员服务
5+阅读 · 7月20日
美空军AI完成F-16战斗机自主空战历史性试飞
专知会员服务
6+阅读 · 7月20日
深入Project Maven:为何人工智能在战场上依然失灵
锻造未来士兵:外骨骼、基因工程与赛博格
专知会员服务
7+阅读 · 7月19日
相关资讯
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】GAN架构入门综述(资源汇总)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月3日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员