Solar Power

전체적으로 참고했던 논문 정리해봤다 여기

영암 지역 LDPS 초기장 시간별로 MAE:

예측 시간별로 (0~48) MAE:

그리고 각 모델별로 RMSE값:

여기에 딥러닝 모델 추가한 내용:
기존에 사용하던 모델 코드로 돌려봤는데 ... 에러가 너무 이상하고 크게 나왔음...

                 Model       RMSE        MAE

0 ldps_Random Forest 0.178207 0.079352
1 ldps_Gradient Boosting 0.178462 0.081328
2 ldps_AdaBoost 0.177251 0.096370
3 ldps_Extra Trees 0.160546 0.091679
4 ldps_CatBoost 0.158187 0.079505
5 ldps_XGBoost 0.159468 0.094802
6 ldps_NGBoost 0.178587 0.083158
7 asos_Random Forest 0.177145 0.065123
8 asos_Gradient Boosting 0.177349 0.064550
9 asos_AdaBoost 0.173721 0.090134
10 asos_Extra Trees 0.175562 0.063355
11 asos_CatBoost 0.161962 0.064026
12 asos_XGBoost 0.156855 0.067920
13 asos_NGBoost 0.177648 0.064642
14 asos_lstm 0.908949 0.660877
15 asos_cnn 6.931331 6.859524
16 ldps_GRU 16.596672 16.592202
17 Ensemble 1.391497 1.380870

그냥 평범하게 짰는데 와이렇게 나오는지를 모르겟네 ;;;
모델이 너무 복잡한가.....
asos만 돌렸다가 이 데이터가 이상한가 해서 ldps는 gru로 돌려봤는데 넘나 이상.......

ㅠㅠ
다음주에도 좀 더 시도해보겠지만... 아마 모델 하나로 좀 더 딥하게 들어가서 개선하는 방향으로 진행하는 게 더 나을 것 같다. 돌아가는데도 꽤 오래 걸려서 결국 주말출근......

다음주에는 태양광 피겨를 좀더 잘 정리해서 포스터 까지 완성하는 걸로 !

그리고 태양광이 어느정도 마무리가 되면 캐글 대회를 6월에 또 해보기로 했다.
S2S 수업도 마무리가 되니까 ... 올해 목표는 캐글 3번 나가기로 했으니까 여름에 한번 해야지 생각은 하고 있었는데 재밌는 주제가 보여서 바로 고...

다음주는 좀 더 빡세게 해서 S2S랑 태양광을 어느정도 마무리 해 보는걸로 ....