Прогнозирование ежедневных цен на электроэнергию (отчет)

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)

Перейти к: навигация, поиск

Версия 11:26, 15 марта 2010

Введение

Эта статья является сильно сокращенным вариантом статьи Daily electricity price forecasting (report).

Описание проекта

Цель проекта

Цель проекта - прогнозирование ежедневных цен на электричество. Горизонт прогнозирования - один месяц.

Обоснование проекта

Полученные данные могут быть использованы для хеджинга или другой игры на свободном рынке цен на электричество.

Описание данных

У нас есть данные с 01/01/2003 до сегодняшнего дня. Данные для прогнозирования состоят из временного ряда, различных погодных параметров (температура, скорость ветра, относительная влажность, ...) и средних цен на электричество.

Критерии качества

Критерием качества служит скользящий контроль. Мы разбиваем данные на основную выборку - все данные без данных за последний месяц и контрольную выборку - данные за последний месяц. Эту процедуру можно повторить для всех месяцев полседнего года. Целевая функция MAPE (средняя абсолютная ошибка в процентах) для посленего месяца.

Требования к проекту

Месячная ошибка для нашего алгоритма должна быть меньше ошибки для алгоритма заказчика (LASSO).

Выполнимость проекта

В данных отсутствует информация о пиках, предсказание которых является отдельной задачей.

Используемые методы

Мы испольуем предположение о линейной зависимости откликов от признаков или их различных производных. Также модель должна использовать периодичность конечных данных.

Постановка задачи

У нас есть временной ряд из матрицы $X$ признаков и вектора $Y$ ответов. Нам необходимо восстановить вектор ответов $\hat{Y}$ по матрице признаков $\hat{X}$ . Известно, что временной ряд, который необходимо восстановить идет непосредственно после временного ряда, ответы для которого нам известны.

Предлагается использовать функционал качества MAPE:

${ Q(\hat{Y}) = \sum_{i=1}^n \frac{|y_i-\hat{y}_i|}{|y_i|}$ ,

где $\hat{Y} = (\hat{y}_1, \hat{y}_2, \dots, \hat{y}_n )$ -- восстановленные ответы, а $Y = (y_1, y_2, \dots , y_n)$ -- правильные ответы.

Описание алгоритмов

Для решения предложенной задачи было выбрано 2 алгоритма - LARS и локальный алгоритм, вариация метода k ближайших соседей. Были использованы различные модификации для улучшения работы алгоритма на реальных данных. Мы применяли преобразования начальных признаков, ядерное сглаживание, фильтрацию выбросов и нормализацию.

Описание системы

Цель этого раздела -- описание системной архитектуры проекта.

Общий взгляд на систему

Описание архитектуры проекта

Мы использовали стандарт IDEF0 для описания архитектуры проекта.

Описание данных

Для всех алгоритмов мы использовали данные из файла DayElectricityPrice.mat, содержащего

Name	Size	Description
xRegression	$[n\times m]$	матрица переменных
yRegression	$[n\times 2]$	матрица откликов

Каждый элемент матрицы -- целое либо действительное число, первый столбец каждой матрицы -- временной ряд.

Для алгоритмов DOW LARS и LARS мы модифицировали данные следующим образом:

Имя	Размер	Описание
trainingX	$[n\times m]$	обучающая матрица переменных
trainingY	$[n\times 1]$	обучающий вектор откликов
testX	$[n\times m]$	контрольная матрица переменных
model	$[10\times 1]$	вектор параметров алгоритма

Для локального алгоритма Федоровой мы использовали следующие структуры:

Имя	Размер	Описание
trainingY	$[n\times 1]$	обучающий вектор откликов
testX	int	горизонт прогнозирования
$[k,\lambda]$	$[int,\mathbb{R}]$	параметры алгоритма

Описание модулей

Алгоритм	MATLab файл	Описание
LARS	LARS.m,modLARS.m	реализует LARS
Local algorithm Fedorovoy	kMeans.m	реализует LAF

Каждый модуль снабжен комментариями и файлом Demo.m -- демонстрация возможностей его работы.

Отчет о вычислительном эксперименте

Визуальный анализ

Модельные данные

Проверим корректность работы LARS на модельных данных и его свойство ухудшать прогноз для плохо обусловленных матриц. Модельные данные создаются на основе кода, приведенного ниже:


n = 100;
m = 20;
X = e*ones(n,m)+(1-e)*[diag(ones(m,1));zeros(n-m,m)];
beta = (rand(m,1)-0.5);
Y = X*beta;
X = X + (rand(n,m) - 0.5)/10;

Для различных значений $e$ мы получили плохо и хорошо обусловленные матрицы. Мы использовали $e=0.1k, k=\overline{1,10}$ . Для небольших значений $e$ матрица хорошо обусловлена и имеет практически нулевую корреляцию признаков. Для значений $e$ близких к 1, мы получим матрицу состоящую только из единиц с небольшим шумом. Она плохо обусловлена. Направления векторов корреляции почти совпадают.

Эксперимент показывает, что реализованный нами алгоритм обладает предложенным свойством.

Описание данных

В нашей задаче мы используем следующие данные - матрицу переменных xRegression и вектор откликов yRegression. Мы будем обозначать их X и Y соответственно. Размер X -- $n\times m$ , где $n$ -- количество объектов (временной ряд дней), а $m$ -- количество переменных. Размер Y -- $n\times 1$ .

Первый столбец $X$ и $Y$ -- временной ряд. Второй столбец $Y$ -- вектор откликов. Они нормализованы на среднегодичное значение. Количество переменных в $X$ -- 26. Они представлены в таблице ниже.

#	Описание
1	временной ряд
2-6	день недели
7-18	месяц
19	средняя температура
20	индекс HDD
21	индексCDD
22	максимальная температура
23	минимальная температура
24	относительная влажность
25	осадки
26	скорость ветра

Эксперимент с LARS

Для данных нашей задачи мы провели ряд вычислительных экспериментов. Для каждого эксперимента мы посчитали MAPE.

В первом случае мы использовали для решения задачи обычный LARS и не модифицированные данные.

model = [1,1,0,0,0,0,0,0,0]; % model parameters

Среднее значение MAPE для всех месяцев -- 16.64%.

Во втором эксперименте мы модифицировали матрицу признаков, добавив квадраты и корни начальных переменных.

model = [1,1,1,0,0,0,0,0,0]; % model parameters

Средняя MAPE для всех месяцев равняется 17.20%.

В третьем эксперименте мы использовали сглаженные и индикаторные переменные.

model = [1,0,0,1,0,0,0,0,0]; % model parameters

Средняя MAPE получилась равной 17.16%.

В следующем эксперименте мы использовали сглаженные и сглаженные квадраты переменных.

model = [1,0,0,1,1,0,0,0,0]; % model parameters

MAPE -- 19.2%.

В последнем эксперименте этого раздела мы использовали и сглаженные, и не сглаженные значения переменных

model = [1,1,1,1,0,0,0,0,0]; % model parameters

Мы получили MAPE 16.89% в этом эксперименте.

Полученные результаты позволяют говорить о том, что для такого набора переменных значение MAPE -- между 16% и 18%. Сглаживание не способно сильно повлиять на ситуацию. Необходимо попробовать исключить выбросы из данных, что бы улучшить прогноз.

Фильтрация выбросов

В этом разделе мы использовали фильтрацию выбросов. Для оптимизации параметров фильтрации использовалась двухмерная оптимизация.

В первом эксперименте мы использовали начальный набор переменных и фильтацию.

model = [1,1,0,0,0,0,0,0,0]; % model parameters

Минимальная MAPE равнаs 15.45\%( в точке $\{r_1,r_2\}=\{0.5,0.7\}$ ). Мы получили меньшее значение MAPE , чем раньше.

В следующем эксперименте мы использовали модифицированные и сглаженные переменные.

model = [1,1,1,1,0,0,0,0,0]; % model parameters

У функции MAPE локальный минимум в точке $\{r_1,r_2\}=\{0.8,1.0\}$ , значение функции -- 15.29%. Ниже представлены результаты для оптимальных параметров фильтрации.

Мы получили результат лучше, чем в предыдущем разделе.

Авторегрессия

Давайте применим авторегрессию к решению этой задачи.

Как и раньше, для оптимизации мы используем двухмерную оптимизацию.

Минимум значения MAPE -- в точке $\{r_1,r_2\}=\{0.7,0.8\}$ . Он равен 13.31%.

model = [1,1,1,1,0,0,0,0.7,0.8]; % model parameters

Для каждого месяца:

Этот результат -- лучший из полученных нами.

Набор моделей для каждого дня недели

В данном разделе мы используем периодику предложенных данных для создания более точного прогноза. Для каждого мы построим отдельную модель регрессии.

model = [1,1,1,1,0,0,0,0,0,s]; % model parameters

$S$ -- множитель для создания обучающей выборки. Ее размер -- $5\cdot s$ .

Control set size	4	8	12	16	20	24	28	32	36	40
MAPE rate	0.1740	0.1860	0.1790	0.1897	0.184	0.1826	0.1882	0.1831	0.1846	0.195

Мы видим, что улучшения за счет использования периодичности данных путем создания отдельных моделей для каждого дня недели добиться не удается.

Попробуем удалить выбросы из выборки и снова применить данную идею.

MAPE равняется 14.79\%.

model = [1,1,1,0,0,0,6,0.3,0.3,1]; % model parameters

Нам не удалось добиться улучшения качества прогнозирования путем создания отдельной модели для каждого дня недели.

Локальный алгоритм Федоровой

Мы используем алгоритм из работ (11) и (12). Мотивация для его использования -- наличие периодик в наших данных. Основная проблема -- наличие выбросов и шума в наших данных. В итоге мы получили результаты хуже, чем результаты для LARS.

Процедура оптимизации параметров алгоритма быстро сходится и дает результаты, представленные ниже.

MAPE равняется 20.43%.

Сравнение алгоритмов

Подведем итог нашей работы. Вынесем результата работы наших алгоритмов в таблицу

Algorithm	LARS	RS LARS	RS and autoLARS	DOW LARS	LAF
MAPE	16.64%	15.29%	13.31%	14.79%	20.43%

Две основные трудности при попытке создания регрессионных моделей для наших данных -- наличие выбросов, резких скачков в векторе ответов и слабая корреляция между представленными матрицами переменных и откликов.

Отчет о результатах

Для нашего лучшего алгоритма мы уменьшили MAPE на 4% по отношению к начальному алгоритму (Мы получили 13.31% по сравнению с начальными 17%). Что бы решить эту задачу мы применили различные дополнительные эвристики и модификации к LARS. Так же мы создали реализацию локального алгоритма к ближайших соседей и сравнили результаты работы наших алгоритмов с его результатом работы.

Смотри также

Daily electricity price forecasting (report)

LARS

Метод k ближайших соседей (пример)

Ссылки

Отчет о выполнении проекта, архитектура проекта и код алгоритмов

Литература

Hsiao-Tien Pao A Neural Network Approach to m-Daily-Ahead Electricity Price Prediction. — 2006.
Wei Wu, Jianzhong Zhou,Li Mo and Chengjun Zhu Forecasting Electricity Market Price Spikes Based on Bayesian Expert with Support Vector Machines. — 2006.
S.Borovkova, J.Permana Modelling electricity prices by the potential jump-diffusion. — 2006.
R.Weron, A.Misiorek Forecasting spot electricity prices: A comparison of parametric and semiparametric time series models. — 2008.
J.Cherry, H.Cullen, M.Vissbeck, A.Small and C.Uvo Impacts of the North Atlantic Oscillation on Scandinavian Hydropower Production and Energy Markets. — 2005.
Yuji Yamada Optimal Hedging of Prediction Errors Using Prediction Errors. — 2008.
Wikipedia.
Bradley Efron, Trevor Hastie, Iain Johnstone and Robert Tibshirani Least Angle Regression. — 2002.
Robert Tibshirani Regression shrinkage selection and via the LASSO. — 1996.
Vadim Strijov Model Generation and its Applications in Financial Sector. — 2009.
J. McNames Innovations in local modeling for time series prediction. — 1996.
В. Федорова Локальные методы прогнозирования временных рядов. — 2009.

Данная статья является непроверенным учебным заданием.

Студент: Зайцев Алексей

Преподаватель: В.В. Стрижов

Срок: 15 декабря 2009

До указанного срока статья не должна редактироваться другими участниками проекта MachineLearning.ru. По его окончании любой участник вправе исправить данную статью по своему усмотрению и удалить данное предупреждение, выводимое с помощью шаблона {{Задание}}.

См. также методические указания по использованию Ресурса MachineLearning.ru в учебном процессе.

Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B3%D0%BD%D0%BE%D0%B7%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B5%D0%B6%D0%B5%D0%B4%D0%BD%D0%B5%D0%B2%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D1%86%D0%B5%D0%BD_%D0%BD%D0%B0_%D1%8D%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82%D1%80%D0%BE%D1%8D%D0%BD%D0%B5%D1%80%D0%B3%D0%B8%D1%8E_%28%D0%BE%D1%82%D1%87%D0%B5%D1%82%29»

Категория: Непроверенные учебные задания

@@ Строка 372: / Строка 372: @@
 ====Локальный алгоритм Федоровой====
-For algorithm Fedorovoy we don't use any additional
-hypotheses except described in works \cite{[11]},\cite{[12]}.
-Results for this algorithm are worse, that result for different
-LARS variations. Main complications in our data for this algorithm
-are big noises and spikes in learning and test data set and weak
-dependence future data from past. Motivation to use this algorithm
-is periodics in our data.
-Мы используем алгоритм из работ (11) и (12). Мотивация для его использования -- наличие периодик в наших данных. Проблема в его использовании -- наличие выбросов и шума в наших данных. В итоге мы получили результаты хуже, чем результаты для LARS.
+Мы используем алгоритм из работ (11) и (12). Мотивация для его использования -- наличие периодик в наших данных. Основная проблема -- наличие выбросов и шума в наших данных. В итоге мы получили результаты хуже, чем результаты для LARS.
 Процедура оптимизации параметров алгоритма быстро сходится и дает результаты, представленные ниже.

Прогнозирование ежедневных цен на электроэнергию (отчет)

Материал из MachineLearning.

Версия 11:26, 15 марта 2010

Введение

Описание проекта

Цель проекта

Обоснование проекта

Описание данных

Критерии качества

Требования к проекту

Выполнимость проекта

Используемые методы

Постановка задачи

Описание алгоритмов

Описание системы

Общий взгляд на систему

Описание архитектуры проекта

Описание данных

Описание модулей

Отчет о вычислительном эксперименте

Визуальный анализ

Модельные данные

Описание данных

Эксперимент с LARS

Фильтрация выбросов

Авторегрессия

Набор моделей для каждого дня недели

Локальный алгоритм Федоровой

Сравнение алгоритмов

Отчет о результатах

Смотри также

Ссылки

Литература

Просмотры

Личные инструменты

Навигация

Поиск

Инструменты