La prévision des séries temporelles est une caractéristique populaire. Grâce à l’analyse des données historiques, il est possible de prédire le comportement futur de la demande en électricité dans un pays donné.

Technologies
La prévision des séries temporelles peut être abordée en utilisant différentes technologies, telles que les modèles traditionnels (moyenne mobile, lissage exponentiel et modèle ARIMA), l’apprentissage automatique (régression linéaire, régression logistique, forêts aléatoires, réseaux neuronaux et boosting de gradient), les réseaux neuronaux récurrents (LSTM ou GRU), et les réseaux neuronaux convolutionnels (CNN). Le choix de la technologie à utiliser dépendra du contexte et des données disponibles, il est donc conseillé de réaliser une analyse détaillée du problème avant de sélectionner la technologie appropriée.

Prochaines étapes : Déployer le modèle et effectuer d’autres tests.