時系列モデルを用いた東京の電力需要の予測
Qiita / 2026/4/5
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要点
- 東京の電力需要を題材に、時系列データの予測に取り組む学習・実装内容である。
- Pythonを用い、機械学習や統計的手法にもとづいて電力需要の時系列予測を行うことが主眼になっている。
- データサイエンス／統計の観点から、時系列予測の考え方や進め方を整理しながら進める構成になっている。
- 具体的な需要予測を通じて、電力分野における予測モデル適用の実務イメージを掴むことを目的としている。
はじめに
時系列データの予測の勉強として、東京電力（TEPCO）の電力需給実績データを題材に、ARMA・ARMAX・LightGBMの3モデルを実装・比較し、それぞれの特性を考察する。
データ
データソース
東京電力パワーグリッド 需給実績データを使用する。2016年...
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