GB Power Demand Prévision en utilisant le prophète
Description
Ce référentiel fournit des outils pour prévoir la demande d'électricité de la Grande-Bretagne (GB) à l'aide du modèle Prophète de Facebook. Le référentiel comprend des fonctions Python et des cahiers de jupyter qui illustrent comment appliquer le Prophète pour les prévisions quotidiennes et mensuelles, en quantifiant l'effet de la météo et d'autres régresseurs (par exemple, PIB) et en utilisant Hyperopt pour régler les hyperparamètres.
Caractéristiques clés:
- Modèles quotidiens et mensuels de la demande d'électricité : modèles séparés pour les prévisions à court terme (quotidiennes) et à long terme (mensuelles).
- Régresseurs météorologiques et PIB : intégration des données météorologiques et du PIB en tant que régresseurs externes pour améliorer la précision des prévisions.
- Digne hyperparamètre avec Hyperopt : réglage automatisé des hyperparamètres du Prophète pour des performances optimisées.
- Notes complets : cahiers détaillés expliquant les internes du Prophète, y compris les fondations mathématiques.
- Présentation : Une présentation expliquant tous les principaux plats à retenir et aussi les fondations mathématiques derrière le Prophète.
Usage
- Dans le dossier de modélisation, vous pouvez trouver des cahiers qui vous font étape par étape via le processus de modélisation.
- La présentation PowerPoint présente les fondations mathématiques de manière claire et également les principaux plats à emporter et l'explication de différentes variables / paramètres.
