Preprocesserings påverkan på prediktiva modeller : En experimentell analys av tidsserier från fjärrvärme

Sammanfattning: Värme står för det största energibehovet inom hushåll och andra byggnader i samhället och olika tekniker används för att kunna reducera mängden energi som går åt för att spara på både miljö och pengar. Ett angreppssätt på detta problem är genom informatiken, där maskininlärning kan användas för att analysera och förutspå värmebehovet. I denna studie används maskininlärning för att prognostisera framtida energiförbrukning för fjärrvärme utifrån historisk fjärrvärmedata från ett fjärrvärmebolag tillsammans med exogena variabler i form av väderdata från Sveriges meteorologiska och hydrologiska institut. Studien är skriven på svenska och utforskar effekter av preprocessering hos prediktionsmodeller som använder tidsseriedata för att prognostisera framtida datapunkter. Stegen som utförs i studien är normalisering, interpolering, hantering av numeric outliers och missing values, datetime feature engineering, säsongsmässighet, feature selection, samt korsvalidering. Maskininlärningsmodellen som används i studien är Multilayer Perceptron som är en subkategori av artificiellt neuralt nätverk. Forskningsfrågan som besvaras fokuserar på effekter av preprocessering och feature selection för prediktiva modellers prestanda inom olika datamängder och kombinationer av preprocesseringsmetoder. Modellerna delades upp i tre olika datamängder utifrån datumintervall: 2009, 2007–2011, samt 2007–2017, där de olika kombinationerna utgörs av preprocesseringssteg som kombineras inom en iterativ process. Procentuella ökningar på R2-värden för dessa olika intervall har uppnått 47,45% för ett år, 9,97% för fem år och 32,44% för 11 år. I stora drag bekräftar och förstärker resultatet befintlig teori som menar på att preprocessering kan förbättra prediktionsmodeller. Ett antal mindre observationer kring enskilda preprocesseringsmetoders effekter har identifierats och diskuterats i studien, såsom DateTime Feature Engineerings negativa effekter på modeller som tränats med ett mindre antal iterationer.