LSTM Derin Öğrenme Modeli İle İleriki Zamanların Enerji Tüketimi Tahmini

Ne yaptık?

LSTM ve Derin Öğrenme Modeliyle Hollanda ülkesinin ileriki zamanlarda kullanabileceği enerji miktarını hesapladık.
Proje ilk önce var olan verilerin kendisini tahmin edip grafiğe yansıtıyor. Bir sonraki kademede ileriki zamanlarda tahmini enerji kullanımının grafiğini yansıtıyor ve terminale logluyor. Hepsini değil. Özellikle demek istediğim; grafikte sadece birkaç ayı gösteriyor. Detaylandırabilirsiniz.
Proje basit bir proje kullanıcılar var olan modeli kendi ihtiyaçlarına göre uyarlayabilir/modele daha fazla katmanlar ekleyebilir.
Derin modelleme için kullanılan paketler TensorFlow ve Keras'tır.
2009 yılından itibaren başlıyor datamız ama veri setinin üzerinden giderken;
Hazırladığım datada tüm yıllar içindeki aylar aynı. Çünkü 1 yılı 12 aya bölerek aritmetik ortalamasını buldum. Grafikte eğer çizgi düz giderse şaşırmayın.
Gelecek verisi hazırlarken 2010 - 2020 arası yılları gösteriyor.
Burada amaç derin öğrenme modelinin çalışma şeklini öğrenmek.

Terminalinize pip install -r requirements.txt yazarak uygun modülleri yükleyebilirsiniz.
Python 3.7x version gerekmektedir.

Kaggle ama verisetini projeye dahil etmedim. Sütunlar toplanıp ortalamalar baz alınarak csv dosyası oluşturuldu!
Burda amaç zaten data değil derin öğrenme modeli örneği.