Daily electricity price forecasting (report)
Материал из MachineLearning.
Введение в проект
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
Описание алгоритмов
Обзор литературы
Базовые предположения
Математическое описание
Варианты или модификации
Описание системы
- Ссылка на файл system.docs
- Ссылка на файлы системы
Отчет о вычислительных экспериментах
Визуальный анализ работы алгоритма
Анализ качества работы алгоритма
Анализ зависимости работы алгоритма от параметров
Отчет о полученных результатах
Список литературы
| Данная статья является непроверенным учебным заданием.
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. |
