머신러닝 기반 전기 에너지 소비량 예측

윤성연; 오수민; 김지연; 박민서

doi:10.7232/JKIIE.2025.51.2.171

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자료유형: 학술저널

저자정보: 윤성연 (서울여자대학교) 오수민 (서울여자대학교) 김지연 (서울여자대학교) 박민서 (서울여자대학교)

저널정보: 대한산업공학회 대한산업공학회지 대한산업공학회지 제51권 제2호

발행연도: 2025.4

수록면: 171 - 181 (11page)

DOI: 10.7232/JKIIE.2025.51.2.171

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Electrical energy is a fundamental resource widely used in both daily life and various industrial sectors. Accurate prediction of electricity consumption is critical for managing electrical energy. In this paper, we propose a machine learning model to predict electricity consumption with data from the City of Chicago in Illinois. We modeled and validated five models: Linear Regression, Decision Tree Regression, Random Forest Regression, XGBoost Regression(eXtreme Gradient Boosting Regression), and LightGBM Regression(Light Gradient Boosting Machine Regression). The LightGBM Regression has shown the most suitable model for predicting electricity consumption. We also visualized the effects of independent variables on electricity consumption with XAI(eXplainable Artificial Intelligence), SHAP(SHapley Additive exPlanations). We expect that our proposed model helps predicting and managing electrical energy effectively.

#Electrical Energy Consumption #Machine Learning #LightGBM Regression #XAI(eXplainable Artificial Intelligence) #SHAP(SHapley Additive exPlanations)

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박민서

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