Кластеризация паттернов потребления электроэнергии умного дома на основе ансамблевых методов машинного обучения

?

Кластеризация паттернов потребления электроэнергии умного дома на основе ансамблевых методов машинного обучения

С. 227–232.

Maltseva S. V., Бериков В. Б., Кладов Д. Е., Барахнин В. Б.

This paper examines the problem of clustering consumption patterns for a private household. An ensemble algorithm based on the Wasserstein metric was developed and applied to cluster daily load profiles. The proposed approach allows for identifying typical energy consumption scenarios and interpreting consumer behavior. Results from computational experiments using real data are presented.

Language: Russian

Full text

Text on another site

In book

Информатика и прикладная математика: Материалы X Международной научно-практической конференции (08.10 - 11.10.2025 г.)

Т. 1: Сборник материалов часть 1. , Алматы: Институт информационных и вычислительных технологий КН МНВО РК, 2025.

Enhancing Boundary Stability in Decision Trees and Random Forests: A Weighted Sample Duplication Approach

Konstantinov A., Elizarova Anastasiya P., Utkin L., Computing, Telecommunications and Control 2026 Vol. 19 No. 1 P. 16–25

Decision trees and their ensemble extensions, such as random forests, are widely used as classification models due to their simplicity and interpretability. However, in many real-world tasks where class labels overlap in the feature space, standard decision trees rely on hard splits that create fragile decision boundaries. In these regions, small perturbations in the input ...

Added: October 2, 2026

Proceedings of the Thirty-Fifth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2026)

International Joint Conferences on Artificial Intelligence, 2026.

Added: October 1, 2026

Дополнительная коррекция ошибок в каскадном коде с помощью полносвязных нейронных сетей

Portnoy S., Efremov A., Кузьмин В. В., В кн.: Распределенные компьютерные и телекоммуникационные сети: управление, вычисление, связь (DCCN-2026): материалы XXIX Международной научной конференции. Россия, Москва, 21–27 сентября 2026 г.: М.: РУДН, 2026..

В работе рассматривается возможность улучшения помехоустойчивости каскадного кода, состоящего из внутреннего кода Хэмминга (4,3) и внешнего кода Рида — Соломона (7,5) над полем GF(8), за счёт дополнительной кор рекции ошибок на основе машинного обучения. Внешний код декодируется списочным алгоритмом с перебором стираний; рассматриваются списки дли ной 5 и 10 комбинаций. Для компенсации потерь помехоустойчивости при ...

Added: September 26, 2026

An LLM-Based Approach for Creating Multi-agent Systems

Rezunik L., Alexandrov D., Mikhail Prozorskiy, , in: Intelligent Decision Technologies. Proceedings of the 17th KES-IDT 2025 ConferenceVol. 450.: Cham: Springer, 2026. P. 81–91.

Multi-Agent Systems (MAS) can benefit from Large Language Models (LLMs), but hallucinations pose risks to decision-making. This paper introduces an approach for creating MAS based on LLMs and proposes a generalized architecture for such systems. We ensure that reasoning is conducted through predicate logic to minimize errors, and LLMs are exclusively utilized to translate natural ...

Added: September 14, 2026

Использование методов машинного обучения для повышения эффективности систем противодействия многоэтапных кибератак

Lebedev O. B., Левченко Д. Д., Черкасов Р. И., Инженерный вестник Дона 2026 № 2(134) Статья 7

This article analyzes the impact of artificial intelligence (AI) and machine learning technologies on the development and transformation of cyberthreats and the creation of highly effective cyberdefense systems. Key trends in AI evolution are discussed, including data-, model-, application-, and human-centric approaches, and their role in shaping both defensive and offensive capabilities. It is shown ...

Added: September 12, 2026

Модель глубокого обучения для автоматизированной интерпретации медицинских электрофизиологических данных

Lebedev O. B., Шмелева А. Г., Гежа Н. С., Информатика и автоматизация (Труды СПИИРАН) 2026 Т. 25 № 3 С. 720–750

This paper describes the development of a neural network model for automated analysis of medical data in electrophysiology based on deep learning methods. The relevance of this work stems from the growing need to improve the objectivity, speed, and accuracy of processing complex spatiotemporal signals, such as ECG or EEG. Convolutional neural networks (CNNs), which ...

Added: September 10, 2026

Анализ согласованности голосования стран ЕАЭС и ОДКБ в ГА ООН с помощью иерархической кластеризации

Вохминцев И. В., Вестник международных организаций: образование, наука, новая экономика 2026 Т. 21 № 2

The EAEU and the CSTO are Russia’s principal regional international organisations. Understanding, assessing, and analysing the foreign-policy positions of the countries that belong to them is a matter of the state’s national interests. This determines the purpose of the study: to identify the level and the form of cohesion in the voting of EAEU and ...

Added: September 7, 2026

Анализ безопасности хранения биометрических данных с использованием FaceNet

Starodubov K., Гвасалия Г. В., Карасев П. И., Нано-био-технологии. Тепло- и электроэнергетика. Математическое моделирование: сборник статей III международной научно-практической конференции (Липецкий государственный технический университет, Липецк, Россия) 2025 С. 219–223

This paper discusses the concept of neural networks, convolutional neural networks, their architecture and their operation principle. The main attention is paid to testing the reliability of storing images of people as embeddings, which are considered to be unrecoverable in the original image. In the course of the research an experiment is carried out: the ...

Added: September 6, 2026

Scalable machine learning approach to disordered 𝑠-wave superconductors

Vyacheslav D. Neverov, Lukyanov A., Andrey V. Krasavin et al., Physical Review B: Condensed Matter and Materials Physics 2026 Vol. 113 No. 2 Article 024515

We develop a neural network approach to solve the self-consistent Bogoliubov-de Gennes equations in strongly disordered s-wave superconductors. The method accurately reproduces inhomogeneous gap distributions and generalizes to system sizes far larger than those used in training. It reduces computational scaling from O(N6 ) to O(N2), enabling quantitative analysis of percolation phenomena and the superconductor-insulator ...

Added: September 5, 2026

Асимметрия информации на рынке адвокатских услуг: создание рейтинга методами машинного обучения

Kazun A., Devyatnikov V., Белов М. Д., Вопросы теоретической экономики 2026 Т. 3 № 32 С. 115–135

Как понять, хорош адвокат или нет? В данной статье мы описываем методологию, позволяющую измерять качество юридической помощи через разницу между тем, что предсказывает модель машинного обучения по объективным характеристикам дела, и тем, чем дело закончилось в реальности. Мы исходим из предпосылки, что если у адвоката дела стабильно заканчиваются лучше ожидаемого, то он делает свою работу хорошо. ...

Added: August 28, 2026

Шизофрения и её влияние на лексический уровень языка

Tasenko O., Untila K., Shishkovskaya T. et al., В кн.: Десятая международная конференция по когнитивной науке: Тезисы докладов. Пятигорск, 26–30 июня 2024 г.: Пятигорск: ОПиИД УНР ФГБОУ ВО «ПГУ», 2024. С. 328–329.

Шизофрения – это хроническое психическое расстройство, которое выражается как комбинация психотических симптомов, таких как галлюцинации, бред и дезорганизация когнитивных функций. Для шизофрении характерны трудности с поиском слов, приближение слов, то есть использование сходных по значению с нужным или же описывающих предполагаемое значение, а также использование негативной лексики чаще, чем в группе нормы, в том числе при описании ...

Added: August 24, 2026

Volatility Forecasting From Econometrics To Artificial Intelligence: A Four-Stage Review Of The Evidence Pipeline From Forecast Accuracy To Portfolio Performance

Nikita I. Lysenok, International Journal of Computer Information Systems and Industrial Management Applications 2026 Vol. 18 No. 18s P. 1406–1430

A volatility forecast becomes useful only after it has passed through four stages: a model produces it, a trading rule consumes it, a portfolio aggregates the result, and an investor evaluates that result against a utility function. Each stage has its own mature evaluation apparatus, and each is studied in isolation. This review traces the ...

Added: August 23, 2026

Which Model Families Pay? Econometric, Gradient Boosting and Recurrent Neural Network Volatility Forecasts in Active Trading Strategies on the Russian Stock Market

Nikita I. Lysenok, International Journal of Computer Information Systems and Industrial Management Applications 2026 Vol. 18 No. 17s P. 533–549

This paper asks which families of volatility forecasting models create economic value in active trading, and through which integration channel that value is transmitted. Seven models drawn from four families — econometric (GJR-GARCH, HAR-J), gradient boosting (XGBoost, LightGBM), recurrent neural networks (LSTM, GRU) and a hybrid combining HAR-J with boosting — are compared on the ...

Added: August 18, 2026

Can Humor Reveal Dark Personalities? Machine-Learning Detection of the Dark Tetrad

Glinkina L. S., Doptan E., Kosonogov V., Journal of Individual Differences 2026 No. 47(3) P. 132–143

This study investigates a novel method for assessing Dark Tetrad personality traits (Machiavellianism, Narcissism, Psychopathy, Everyday Sadism) through humor evaluation. Traditional self-report measures are limited by response biases, creating a need for indirect behavioral assessment. We hypothesized that individual differences in these traits would correlate with distinct patterns in evaluating visual humor (funniness, perceived kindness/cruelty, ...

Added: July 8, 2026

Сравнение методов автоматической разметки речевых формул в русскоязычном интернет-дискурсе: пилотное исследование

Масленикова А. С., Попова Т. И., В кн.: Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По материалам ежегодной международной конференции «Диалог». Выпуск 24Issue 24.: M.: Max press, 2026. С. 420–428.

This study focuses on developing and comparing methods for automatic annotation of speech formulas in a corpus of Russian internet comments. Speech formulas are a class of multiword expressions that convey emotional reactions in dialogue. The research material consisted of a corpus of 10,000 comments (157,261 tokens) collected from five Telegram channels. Dictionary-based formal search ...

Added: June 29, 2026

The Use of the Missing Sample Simulation Modeling to Create a Classification Model for Three or More Classes by the Example of the Carbohydrate Metabolism Disorder Degree Detection Problem

Новиков Р. С., Novopashin M., Pozin B., Programming and Computer Software 2026 Vol. 52 No. 1 P. 28 – 38

Added: June 26, 2026

К ранжированию значимости факторов дестабилизации в странах Азии и Африки методами машинного обучения

Korotayev A., Chernomorchenko I., Медведев И. А., Восток. Афро-азиатские общества: история и современность 2026 № 3 С. 117–130

This study employs machine learning methods to rank factors contributing to large-scale armed and unarmed destabilization across Asian and African countries. Analysis reveals that African nations demonstrate greater vulnerability to armed destabilization (up to full-scale civil wars), whereas Asian countries are more prone to less violent unarmed forms (mass antigovernment demonstrations, riots, general strikes and ...

Added: June 21, 2026

Artificial intelligence and digital twins for failure prediction in data center cooling systems: a comprehensive literature review (2018–2026)

Butorova A., Bobakov V., Sergeev A. et al., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–19

This paper presents a review of artificial intelligence (AI) methods for failure prediction in data center cooling systems, with a focus on the integration of digital twins (DTs), physics-informed learning, and graph-based models. Positioned within complex network science, this review addresses a limitation of conventional graph approaches—their reliance on pairwise connectivity—whereas real-world failures often arise ...

Added: June 10, 2026

Влияние шизофрении на лексический уровень языка

Untila K., Tasenko O., В кн.: Современная лингвистика: ключ к диалогу. Труды и материалы IV Казанского международного лингвистического саммита.Т. 1: СОВРЕМЕННАЯ ЛИНГВИСТИКА: КЛЮЧ К ДИАЛОГУ.: Каз.: Издательство Казанского университета, 2024. С. 221–224.

Шизофрения – это хроническое психическое расстройство, которое выражается как комбинация психотических симптомов – таких как галлюцинации, бред и дезорганизация когнитивных функций. У многих пациентов с диагнозом шизофрения обнаруживаются нарушения речи. Для исследования были отобраны рассказы об истории из жизни из корпуса 3D. В качестве личных историй были собраны ответы на вопросы «Какой самый лучший или запоминающийся ...

Added: June 8, 2026

Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

Seul: PMLR, 2026.

Added: June 4, 2026