Geri Dön

A comparatıve analysıs of LSTM and XGBoost methods for day ahead electrıcıty prıce forecastıng

Gün öncesi elektrik fiyatı öngörüsü için LSTM ve XGBoost yöntemlerinin karşılaştırmalı analizi

PDF İndir

  1. Tez No: 643223
  2. Yazar: CAHİT URAL KÜKNER
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AHMET DURMAYAZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Enerji, Makine Mühendisliği, Energy, Mechanical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Kısa dönemli öngörü, Yapay sinir ağları, Short-term forecasting, Artificial neural networks
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Enerji Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Enerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Enerji Bilim ve Teknoloji Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Yapay sinir ağı modelleri, öngörülü modelleme çalışmalarının geliştirilmesinde önemli bir yere sahiptir. Bu tezde, son yıllarda birçok makine öğrenimi yarışmasında başarılı olan Extreme Gradient Boosting (XGBoost) algoritması kullanılarak, bir gün öncesi elektrik piyasa takas fiyatı (MCP) tahmin modeli geliştirilmiştir. Bu model, başka bir makine öğrenme algoritması olan Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) tabanlı fiyat tahmin modeli ile karşılaştırılmıştır. XGBoost, düzenli karar ağacı ve degrade iniş yöntemlerinin öğrenme yeteneğini güçlendiren tekrarlayan bir yöntemdir. Doğruluğu artırmak için, hesaplama gücünün sınırları ağaç tabanlı karar algoritmalarında zorlanır. Öte yandan LSTM, zaman serisi tahminlerinde kullanılan tekrarlayan sinir ağlarıdır. LSTM, zamansal bilgiyi taşıyarak gradyan problemine bir çözüm sunduğundan, zaman serisi problemlerinde sıklıkla tercih edilir. Bu nedenle, LSTM eğitim verilerinin karıştırılmaması tercih edilir. İnsan beyni ve tekrarlayan sinir ağları arasında bir paralellik kurabiliriz. Geri bildirim sistemleri olan karmaşık bir nöron ağı vardır. Bu ağlar kalıpları, davranışları ve esasen ardışık zaman serisi verilerini öğrenebilir. Bu tez çalışması sırasında, MCP tahmini için XGBoost ve LSTM modelleri Python kullanılarak geliştirilmiştir. Makine öğrenimi uygulamasında TensorFlow ve Keras kütüphaneleri kullanılmıştır. Farklı katman yapılarına sahip 28 LSTM modeli ve değişken parametreler kullanılarak geliştirilen 50 XGBoost modeli eğitilmiş ve doğrulukları tarihi verilerle test edilmiş, sonuçlar rapor edilmiş ve karşılaştırma için en iyi performans gösteren LSTM ve XGBoost modelleri seçilmiştir. Tez çalışmasında, test verilerinde ilk seçilen modellerin performansları seçilen ölçüm kriterlerine göre ölçülmüş, karşılaştırılmalı olarak analiz edilmiş ve raporlanmıştır. Ayrıca her iki modelin çıktıları her gün 02-30 Nisan 2020 dönemi için kaydedilmiş ve tez çalışmasının bir parçası olarak rapor edilmiştir. Aylık hata kriterlerine ek olarak, 02-30 Nisan'da 696 saatin her biri için hesaplama hatası verilerinin dağılımı histogram olarak sunulmuştur.

Özet (Çeviri)

Artificial neural network models have an important place in developing predictive modelling studies. In this thesis, a day ahead electricity market clearing price (MCP) prediction model has been developed using the Extreme Gradient Boosting (XGBoost) algorithm, which has been successful in many machine learning contests in recent years. This model has been compared to another machine learning algorithm, a Long Short-Term Memory (LSTM) based MCP prediction model. XGBoost is a repetitive method that strengthens the learning ability of regular decision tree and gradient landing methods. To increase accuracy, the limits of computing power are forced in tree-based decision algorithms. LSTM, on the other hand, are recurrent neural networks used in time series estimates. Since LSTM offers a solution to the gradient problem by carrying the temporal information, it is often preferred in time series problems. Hence, LSTM training data is preferred to be not shuffled. We can establish a parallel between the human brain and recurrent neural networks. There is a complex neuron network with feedback systems. These networks can learn patterns, behaviors and essentially any successive time series data. In this thesis study, XGBoost and LSTM models have been developed using Python. TensorFlow and Keras libraries have been used in the application of machine learning. 28 LSTM models with different layer structures and 50 XGBoost models developed using variable parameters have been trained, and accuracy has been tested with historic data, the results are reported and the best performing LSTM and XGBoost models are selected for comparison. Furthermore, the performances of the models selected first on the test data have been measured and reported according to the selected measurement criteria. In addition, the outputs of both models have been recorded every day for the period of 02-30 April 2020 and reported as part of the thesis study. In addition to the monthly error criteria, the distribution of the calculation error data for each of the 696 hours in 02-30 April 2020 is presented as histogram.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    637008

    A comparative study of classical and machine learning approaches for time series forecasting: An empirical analysis on exports in turkey

    Zaman serilerinin tahminlenmesinde klasik ve makine öğrenmesi yaklaşımlarına yönelik karşılaştırmalı bir çalışma: Türkiye'nin ihracatı üzerine deneysel bir analiz

    EDA GÜNEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    EkonometriOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CEYLAN YOZGATLIGİL

  2. Tez No

    751454

    Hava kalitesi tahmininde derin öğrenme modellerinin karşılaştırmalı analizi

    Comparative analysis of deep learning models in air quality prediction

    CANSU ÇALIK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EFNAN ŞORA GÜNAL

  3. Tez No

    741353

    Yinelemeli sinir ağları ile sermaye piyasası yön tahmini üzerine bir çalışma

    A study on direction prediction of capital markets with recurrent neural networks

    MUHİDDİN ÇAĞLAR EREN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ

  4. Tez No

    709912

    Identification of object manipulation anomalies for service robots

    Servis robotları için nesne etkileşim anomalilerinin tanısı

    DOĞAN ALTAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SANEM SARIEL UZER

  5. Tez No

    730318

    Büyük veri ve makine öğrenmesi kullanılarak elektrik tüketim örüntülerinin çıkarılması

    Extracting electricity consumption patterns using big data and machine learning

    FATİH ÜNAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    EnerjiFırat Üniversitesi

    Enerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SAMİ EKİCİ

Geri Dön