목록시계열분석_python (6)

qcoding

[전력데이터 클러스터링]전력데이터 시간별 클러스터링_GMM

* 본 실습에서는 시간대별 일정한 패턴을 보이는 전력 데이터를 몇 개의 클러스터로 분류하는 실습이다. GMM(Gaussian Mixture Model)은 이 모델은 데이터 집합이 여러 개의 가우시안 분포로부터 생성된다고 가정하는 확률적 생성 모델로 데이터의 분포를 여러 개의 가우시안 분포를 합쳐서 모델링하는 것으로 GMM은 분포가 복잡하거나 다중 모드를 가지는 데이터를 모델링하는 데 특히 유용하다. 예를 들어, 이미지나 음성 등 복잡한 데이터를 분석하고 처리하는 데 많이 사용된다. GMM은 EM (Expectation-Maximization) 알고리즘을 사용하여 모델링되며, 일반적으로 최적의 모델링 결과를 얻기 위해 여러 번의 EM 반복이 필요하다. 정리하면, GMM 모델을 사용하면 데이터가 어디에서 왔..
시계열분석_python 2023. 4. 21. 17:25
[SARIMAX]전력데이터 분석 ( ARIMA + Fourier 계절성 )

** 아래의 글들을 참조하여 작성하였습니다. https://robjhyndman.com/hyndsight/longseasonality/ Rob J Hyndman - Forecasting with long seasonal periods robjhyndman.com https://stackoverflow.com/questions/68923679/forecasting-time-series-with-multiple-seasonaliy-by-using-auto-arimasarimax-an Forecasting time series with multiple seasonaliy by using auto_arima(SARIMAX) and Fourier terms I am trying to forecast a time ..
시계열분석_python 2023. 4. 2. 11:55
[LSTNET]빌딩 전력 수요예측 (Functional 방법)

* 본 글은 이전 발행글에서 아래의 githup의 코드를 그대로 가져와서 사용하였던 것을 수정하여, functional API 방법을 사용하여 코드를 고친 내용이다. 글의 큰 의미는 없으며 n_future 라는 새로운 미래 예측의 sequnce를 편하게 변경할 수 있게 변경하였다. https://github.com/flaviagiammarino/lstnet-tensorflow GitHub - flaviagiammarino/lstnet-tensorflow: TensorFlow implementation of LSTNet model for multivariate time series forecasting. TensorFlow implementation of LSTNet model for multivariat..
시계열분석_python 2023. 3. 26. 21:52
[LSTNET] 빌딩전력예측 딥러닝

* 본 내용은 LSTNET이라는 Modeling Long- and Short-Term Temporal Patterns with Deep Neural Networks 논문에서 사용된 CNN+GRU의 Skip connection과 ARIMA 모델등에서 사용된 AR(Auto Regression)을 합친 것으로 시계열 예측에 사용되는 방법을 실습해 보았다. 코드는 아래의 git-hup을 보고 model을 사용하였으며, 필요한 부분은 수정하여 사용하였다. https://github.com/flaviagiammarino/lstnet-tensorflow GitHub - flaviagiammarino/lstnet-tensorflow: TensorFlow implementation of LSTNet model for m..
시계열분석_python 2023. 3. 26. 15:24
[SARIMA]빌딩 전력 시계열 모델 예측

* Bulding 소모 전력 예측을 위한 시계열 모델인 SARIMA 모델 사용방법 => 제공된 데이터는 2018-07-01 00:00:00 ~ 2019-12-31 23:59:00 까지의 데이터로 1분단위의 전기제품의 kw 의 소모량으로 되어 있는 데이터 set임 => 분단위 데이터는 너무 많으므로 최종적으로 일단위로 묶어서 일별 소모 전력량을 예측하는 모델을 만들어 봄. 1) 데이터 주중 / 주말 패턴 분리 2) 최소 단위의 계절성 성분 찾기 3) 예측할 데이터 프레임 생성 4) pmd arima 사용 5) 예측하기 5-1) n_period를 test 사이즈와 동일하게 한번에 예측하기 5-2) n_period를 1개씩 추가하여, 새로운 관측치가 들어올때 마다 모델을 학습한 후 예측수행 1) 데이터 주중 ..
시계열분석_python 2023. 3. 23. 22:34
[서평이벤트 당첨_이지스퍼블리싱] 점프투 파이썬_라이브러리 예제편

안녕하세요! 이지스퍼블리싱에서 시행하는 서평이벤트에 당첨되어 "점프투 파이썬 라이브러리" 책을 받아 학습해보고 남기는 후기입니다! 1) Do it 시리즈 소개 -> 저는 Do it 시리즈 책을 3권정도 보유하고 있는데요. 구매를 하고 한참뒤에 네이버 스터디룸이 있는 것을 알게 되었습니다. 여기 카페에서는 자기주도 학습을 지원하기 위해서 책을 구매한후 공부단 을 등록하면 자신이 세운 계획을 스스로 잘 이수하고 인증을 한 완독자에 한하여 학습의 연장을 위해 책을 선물하는 지원프로그램을 수행하고 있습니다. 혼자서 공부를 할 경우에는 의지가 떨어지고 자신과의 약속을 지키기 어려운데 이지스퍼블리싱에서 지원하는 지원프로그램을 통해 학습도 하고 책도 선물받는 좋은 기회인 것 같습니다!! https://cafe.nav..
시계열분석_python 2022. 5. 27. 09:27
Prev 1 Next