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......@@ -90,6 +90,19 @@ Das Verfahren sieht auf den ersten Blick tatsächlich sehr vielsprechend aus, ka
### LSTM
Drei Ansätze für ein LSTM wurden verfolgt:
1. LSTM auf Basis eines Clusters mit Daten für jede Stunde (Notebook: Cluster0_LSTM.ipynb, Modell:
2. LSTM auf Basis aller Cluster mit Daten für jede Stunde (Notebook: Overall_LSTM.ipynb, Modell:
3. LSTM auf Basis aller Cluster mit Daten für jeden Tag (Notebook: Overall_grouped_LSTM.ipynb, Modell:
Nur Ansatz 3. erzeugt passende Vorhersagen:
![Untitled%20dc564a8fe174488583651b8e230af1de/Untitled.png](doku_ressources/Overall_pred.png)
Hierbei lernt das LSTM das Füllverhalten aller Container. Die Leerungen nehmen wir manuell vor, indem die Input Werte für das LSTM auf einen leeren Container zurückgesetzt werden, sobald der Füllstand bei mehreren Vorhersagen gleich bleibt.
Dieser Ansatz wäre mit zusätzlichen Füllstandsdaten auch für einzelne Container möglich.
## 🚀 Fazit/Future Work
Die Lineare Regression trifft die Entwicklung des Füllstands in vielen Fällen bereits sehr gut, was dafür spricht, dass der Füllstand keiner komplexen Funktion folgt und daher in der Tendenz ein relativ einfach zu modellierender Trend zugrunde liegt.
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