機械学習を用いた電力量消費予測に関する研究第1報夏期における電力消費予測と室利用者データの有用性検証

摘要

用途別（室外機、照明、コンセント）電力消費予測に対する室利用者データ及び他説明変数との関係性を導くことを目的に実データを用いて多変量線形回帰と決定木による非線形回帰を実施し、その予測精度と説明変数の重要度を確認した。下記にそのまとめを示す。1. 重回帰分析では、学習データ及び評価データの決定係数は、決定木で得たモデルと比較して低く、0.1〜0.2程度である。内部相関がある変数は削除するなど、変数の削減を実施する必要がある。2. 学習データでは、モデルの予測精度は高い一方、評価データは全般的に決定係数が低い。在室状況データの説明変数を加えることによりモデルの精度が上がるが、目的変数によって追加すべき説明変数は異なる。