플러스
프로젝트 배경
1) 문제점 기상 및 환경 데이터 기반 일사량 예측 정확도가 낮음 데이터 단위 변환 오류 및 이상치로 인한 모델 성능 저하 신규 데이터 적용 시 예측 성능 불안정 2) 프로젝트 목표 AI 기반 적산일사량(DLI) 예측 모델 구축 시계열 데이터 기반 고정밀 예측 모델 개발 데이터 품질 문제(단위, 이상치) 해결을 통한 성능 개선 3) 주안점 데이터 상관관계 분석 기반 피처 설계 딥러닝
위시켓과 함께한 진행 과정
프로젝트 등록
일사량값 예측 시계열 AI 모델 및 PC 프로그램
2025.08.28.
프로젝트 완료
주식회사 크랩스프로젝트 성과
AI 기반 일사량 예측 모델 정확도 개선
피처 엔지니어링 및 이상치 분석을 통해 기존 모델 대비 예측 정확도와 안정성을 향상
핵심 기능
시계열 데이터 기반 일사량 예측
환경 및 기상 데이터를 활용하여 일일 적산일사량을 예측하는 AI 모델 구축
진행 단계
데이터 분석 및 전처리
2025.12.
환경 데이터 로드 및 시계열 데이터 정제, 변수 상관관계 분석 수행
프로젝트 상세
1) 포트폴리오 소개 환경 및 기상 데이터를 기반으로 일일 적산일사량(DLI)을 예측하는 AI 모델링 프로젝트로, Python 기반 데이터 분석 및 딥러닝 모델을 활용한 예측 시스템 구축. 2) 작업 범위 전처리 + 시계열 데이터 로드 및 정제 변수 간 상관관계 분석 및 데이터 시각화 ML/DL 기반 예측 모델 개발 이동평균 기반 피처 엔지니어링 모델 학습 및 성능 평가 신규 데이터 기반 모
