[200316] 구름이동일사량 예측

일사량을 예측

Cross Coorelation

Feature

• GHI (일사량)

• Cleary Sky

Model

• ConvLSTM

  • 메모리 셀을 도입함으로써 좀 더 정확한 예측 함. Hidden State 정보만으로는 부족함.

• PredRNN

  • 1) 그라디언트 소멸 문제 -> GHU Unit 도입

• PredRNN++ (Next Frame Prediction )

  • 학습방법 (many-to-many)

  • 예측해야하는 Ground Truth 를 학습과정에서 이용함. (Random Masking 을 사용함)

  • 오버피팅이 안됨

  • Teacher Forcing

Evaluation 측정방법

• MSE

• PSNR (Peak Signal-to-noise ratio, -MSE 에 대한 monotone 함수, 반비례를 보여주는 함수)

질문 : 시계열 예측에서, 학습할 때, 예측한 것이 들어가도 되나요? 윈도우 사이즈는 어떻게 하는 게 좋을까요? 샘플을 얼마나 OVERLAPPING 할까요?

• 좀더 일반화된 방법이 아닌가.

• 미래 데이터를 사용하였다 -> 전투기 수리부속

• 현대자동차에서 5개년을 다 학습시키고 그건 상관없다. 12개월만 있었을때 48개월을 예측한다.

• 첫번째 달이 들어가면, 59번째달에서 60번째 달

• 목적 : 훈련은 과거 데이터를 가지고 모델을 만들어서 테스팅 데이터가 미래이다.

• 이 두가지를 동시에 한 것이 Masking 한 것임

질문 : BIAS 높은게 좋은지? VARIANCE 가 높은지 좋은지?

~~가 좋아져서 좋아지는지 ?

SeaVantege

등분을 나누어서, 훈련과 테스트를 나눈다.

1. 랜덤하게 한다.

2. 7:3 으로 훈련, 테스트 나눈다.

3. 구간을 나누어서 랜덤하게 700 구간을 훈련, 나머지 300구간을 테스트로 나눈다.

Binary Classification vs Object Detection

전자담배이냐 아니냐 오터인코더로 학습하기

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