Backtest
8
Rolling Windows à 96 Schritte = jeweils 24 Stunden
TiRex Forecasting
Lokales Forecasting mit TiRex für Stromverbrauch, Backtests und Modellvergleich.
Diese Seite fasst das bestehende TiRex-Projekt für Haushaltsstromverbrauch zusammen. Gezeigt werden Rolling-Backtests, Tagesaggregate, eine 7-Tage-Prognose und ein Vergleich gegen lokale Baselines.
Worum es hier geht
Lokales Forecasting-Setup mit TiRex und offenen Baselines auf Viertelstunden-Daten des Haushaltsstromverbrauchs.
Kurzfristig
MAE 0.122 kWh
über 768 Vorhersagepunkte im Standard-Backtest
Langfristig
7 Tage
672 Viertelstunden in einem Long-Horizon-Fenster
Die wichtigsten Ansichten
Die wichtigsten Ansichten des Projekts sind hier direkt eingebunden.
Tagesvergleich
Täglicher Verbrauch: Forecast vs. Actual
Auf Tagesebene liegt der tägliche MAE über 9 Tage bei 5.64 kWh.
Kumuliert
Laufende Summen über den Zeitraum
Zeigt, wie sich Fehler über den Zeitraum kumulieren.
Long Horizon
7-Tage-Prognose
Spätes Forecast-Fenster mit viel Historie; Ergebnis: MAE 0.114 kWh und -21.73 kWh Gesamtfehler über 7 Tage.
Backtest
Mehrere Rolling Windows
Mehrere Cutoffs zeigen die Stabilität des Modells über verschiedene Backtest-Fenster.
Ein paar Zahlen, die tatsächlich helfen
Die wichtigsten Kennzahlen im kompakten Überblick.
Standard-Backtest
24h-Fenster
MAE: 0.122 kWh
RMSE: 0.189 kWh
MAPE: 59.25%
Tagesaggregation
9 Kalendertage
Total actual: 219.69 kWh
Total forecast: 193.65 kWh
Daily MAE: 5.64 kWh
7-Tage-Horizont
Ein langes Forecast-Fenster
MAE: 0.114 kWh
RMSE: 0.182 kWh
Total error: -21.73 kWh
Vergleich mit lokalen Baselines
TiRex wurde gegen Seasonal Naive, Ridge mit Lag-Features und Random Forest mit Lag-Features verglichen.
Bestes Fenster
Beispielvergleich
Gezeigt wird ein gutes TiRex-Fenster als anschauliches Vergleichsbeispiel.
MAE-Vergleich
Fehler nach Methode
TiRex liegt im vorhandenen Vergleich vorn.
| Methode | MAE kWh | RMSE kWh | sMAPE % | MAPE % |
|---|---|---|---|---|
| TiRex | 0.1204 | 0.1732 | 44.25 | 65.76 |
| RidgeLag | 0.1492 | 0.1875 | 60.73 | 103.96 |
| SeasonalNaive | 0.1736 | 0.2575 | 57.94 | 105.38 |
| RandomForestLag | 0.2211 | 0.2591 | 75.99 | 210.54 |
Rohdaten und Original-Artefakte
Direkter Zugriff auf Rohdaten und Artefakte.
Dateien
Kontext
Die zugrunde liegenden Forecasting-Artefakte sind in dieser Webansicht zusammengeführt.