교수님과 면담FCN 으로 태풍 연구태양광 발전량 예측 연구목표는 없고 하고싶은거 마음대로FCN 돌릴 서버 얻어주신다고 하셨음11월 학회에서 포스터 발표 OK 9월 제출서버 기다리는 동안 태양광 발전량 예측 연구를 진행해보기로 했다.관련 논문 찾아봄태양광 주기성에 적합한
2023-08-14 교수님과 면담 서버 1순위로 배정 받을텐데, 언제 줄지는 모른다. 그 전까지 태양광&이미 학습된 FCN모델로 태풍 연구하는 거 좋다고 하셨음. 시각화+해석 test, valid, train 나누고 분배 잘 됐는지 시각화 간단한 머신러닝만 돌려보고
논문 몇개 읽어봄계절별로 나눠서 RMSE 계산맑은날/흐린날 로 나눠서 RMSE 계산시도하려고 했던 transformer는 시계열에서 성능이 낮다는 논문ERA5 dataset 다운받고 태양광 발전소 데이터와 합침저번 주 사용했던 머신러닝 모델앙상블이 결과가 좋았지만, G
'탄소예산'의 측면에서 보면 기후 시스템의 산술 문제는 간단하다. 세계는 2050년경까지, 즉 앞으로 30년 안에 화석연료에서 완전히 벗어나야 한다. International Energy Outlook 20192018년 전력 생산의 28퍼센트를 차지한 신재생 에너지는
기존 머신러닝 모델의 문제점 : 강수량의 데이터가 전체 데이터의 10%이다. 하지만 강수량에 대해 딥러닝 모델이 가중치를 주지 못하고 데이터가 없는 경우(강수량이 없는 경우)와 0(강수는 있지만 0mm)인 경우를 거의 구분하지 못했다.\-> 해결방법 : 머신러닝의 부스
논문 Why do tree-based models still outperform deep learning on tabular data?를 참고하여 Tree 모델의 가능성 살펴봄데이터 정규화대부분의 변수에 Standardization 정규화 방법 적용대부분의 값이 결측치
Tree Model LightGBM GBM Extratree RandomForest Catboost AGBM 기존 GBM들이 learning rate를 constant value를 사용하는 것을 좀 더 보완하고자 만들어짐 논문에서 봤을때는 기존의 방법보다 더 적은 e
각 컬럼의 대한 중요성을 평가해봤으나 결과가 그렇게 달라지지 않았다. 컬럼별로 컬럼의 평균값을 넣어서 실험해보는 건?전체 지역에 대한 최적화 모델 만들기데이터 모으기패널 넓이가 다 달라서 같은 넓이에 대해 비교 power/패널넓이1MW 규모의 시설을 만들 때 13200
다른 지역에서의 power분포 확인 후 분포가 좀 고른 지역만 선발
Recap of Accomplishments 2023-09-26 TabNet모델 돌려봤는데... 그냥 베이스라인 모델도 결과 엄청 안좋았음! -> 전체 데이터에 대해 돌리는건 NGBoost+GRU로 해야할 것 같음. ppt 전체적인 구성 생각하기 연구 배경 및 목적 데이터 소개 발전소 자료 발전량 변화율 발전소, 관측소 위치 표시...
지원 서류 제출하기포스터 3개 변수 - 월별 그래프 넣고 오차 표로 만들기NGBoost 결과 제일 좋은거 월/일 그림 넣고 오차 표로 만들기영암 데이터에 대해서 NGBoostngboost 과적합 되는지 확인하였음기본 파라미터: 최적화 모델 그림 완성함대역2 수업듣기ER
교수님과 면담사진 괜찮은데 part3부분 좀 더 가독성있게 구조 바꿀 것part4에 ASOS데이터로 계절 나눠서 피겨 만들기시간 된다면 ERA5 까지 해서 추가 자료로 만들기대역2 숙제포스터 part4 꼽은 지역 학습해서 테스트해보기테스트에 전체 지역 넣기계절별로 나누
부산에서 11/1~11/3 기상학회 다녀왔습니다!!학회 발표 내용이 너무 알차서... 신중하게 세션을 고르고인공지능 관련 발표가 아침이 많아서 매일 6:30쯤 일어나느라 죽는 줄 알았지만...그래도 매일 매일 첫 세션 출근...첫날은 포스터 발표도 하고회식으로 고기도
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약 6일 전, 사이언스에 Google Deepmind에서 개발한 GNN 기반 Graphcast논문이 기재되었다.최근의 여러 DDWP 모델이 GNN 기반으로 개발되오고 있고, 비록 이 논문에서는 최대 10일까지 예측이 가능하다고 했지만, 앞으로 연구하게 될 수도 있는
아침 9시에 시작하는 학회... 9시부터 바로 세션 시작 다 교수님들이 나오셔서 설명하는데 연구는 석,박사들이 하셔서 '~이렇다는데... ~ 이렇게 나왔다고 하더라구요~' ㅋㅋㅋㅋㅋ 뭔가
Recap of Accomplishments 2023-11-20 최박사님이 터미널로 데이터를 주셔서 이번에 나도 터미널에서 작업해보기로 함. 간단하게 영암 데이터를 이용해서 모든 머신러닝 모델 돌려봄. Next Week's Agenda
저번주에 데이터 보니까 Solar_radiation값 비어있는곳이 있어서 최박사님 데이터중에 비어있는 곳 찾아서 메꿨다.... 그래프 데이터 구축 - 미완성...하지만 내가 하려는 걸 완벽히 이해했다!일단 'Temporal'이라는 게 있는데 여기서 아이디어를 얻었다.저
Recap of Accomplishments 2023-12-05 GCN으로 0.001, 64 학습하고 테스트셋까지 돌린 mae : 0.14244 GAT로 lr 0.0001, batchsize 128 학습하고 테스트셋 0.148366 수정할 수 있는 부분 [x] 드롭
이번 주는 큰 주제로 할 얘기들을 정리하는걸로Target 비어있는 행들에 대해 target값 학습해서 train set으로 활용하기Missing Data 직접 처리모든 변수에 Normalization \- 각각 다른, 특히 날씨 (ex. cloud low/mid/
수요일 KIST 미팅준비 - S2S기상청 API 계정 신청 + 공문 발송 요청kaggle 미팅 준비뭔가 좌표값이 요상분석할 때 consumption 0, 1 구분해서 분석해야함!주말+ 공휴일 <- 코드 보내주기prices 음수를 부호만 바꿨다. \- pri
3주동안 휴가를 다녀왔다.이번주 내내 29일 세미나 발표 준비세미나 발표 자료개강S2S 모델 개발 시작Graphcast 돌려보기