ITに頼って生きていく

概要

やっていること

• 気象庁で公開されている天候情報から、東京電力の電力需要を再現する。
  • 電力需要のデータソース
  • 気象庁のデータソース
  • 横浜の観測情報を使いました。

データの使い方について

• 上記の2つの情報で、2016/04/01～2016/12/31までの期間を学習データとする。
• 学習させたモデルで、2016/04/01～2016/12/31までの期間の電力需要の再現を試みる。
  • 学習データの90%を実際に学習に使い、残る10%で評価を行う。

結果のグラフ例

計算して再現(上)したものと予測(下)したものをグラフ化しました。

年末の、世間が冬休みに入ったあたりで乖離が大きいですね。
特に、年末は帰省する人も多いのが原因なんでしょう。

首都圏で生活している人が、首都圏の天気に左右された生活をしなくなるからなのでしょう。
首都圏にある横浜の天気というより、この期間はより地方の天気からの予測が必要だと言えそうです。

・・・・といった解釈が正しいかどうか、全くブラックボックスでわからないところがDeep Learningですね。