KDD Cup 2022风力发电baseline—使用因果膨胀卷积进行时序预测

赛题名称: KDD CUP 2022

赛题链接:

https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition/detail/152/0/introduction

赛题背景

目标: 预测风力涡轮机未来42小时的功率。

采样频率: 数据为每15分钟采样一次。

数据字段: 时间信息; 气候信息(如风速、风向、温度); 涡轮机信息(如涡轮转子速度、发电机温度、轮毂温度); 地理位置信息(涡轮机空间分布矩阵)。

评价指标: RMSE和MAE的平均值。

上一篇我们从数据预处理、特征工程、模型、模型融合、后处理，以及线下验证集构建等方面介绍了整理的思路，没看过第一篇的可以跳转到下面的链接:

KDD Cup风力发电赛题详解-附baseline代码

本篇介绍如何使用一维因果膨胀卷积来提取时序信息，帮助解决时序预测问题。

因果膨胀卷积

使用因果膨胀卷积的好处:

1. 因果卷积考虑了数据的时序关系;

2. 膨胀卷积通过跳过部分输入来使filter可以应用于大于filter本身长度的区域，使模型在层数不大的情况下具有更大的感受野。

整体模型基本思路

用一维因果膨胀卷积对时序变化特征(如标签、温度等)进行扫描，提取时序信息，然后和其他特征进行拼接，最后连接全连接层获得预测结果。

因果膨胀卷积baseline

第四范式的开源项目AutoX提供了上述使用因果膨胀卷积模型来解决本赛题的baseline代码, 简单的几行代码即可调用:

from autox import AutoTS
autots = AutoTS(df = df,id_col = 'TurbID',time_col = 't1',target_col = 'Patv',time_varying_cols = ['Wspd', 'Wdir', 'Etmp', 'Itmp', 'Ndir', 'Pab1', 'Pab2', 'Pab3', 'Prtv', 'Patv'],time_interval_num = 15,time_interval_unit = 'minute',forecast_period = 4 * 12,mode = 'cnn',  # mode设置为cnnmetric = 'mae')
sub = autots.get_result()

预测结果示例

baseline代码地址

https://github.com/4paradigm/AutoX/blob/master/autox/autox_ts/demo/kdd_cup_2022_autox_cnn.ipynb

开源项目地址

https://github.com/4paradigm/AutoX

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