LSTM-Implementierung: Erkenntnisse aus Zeitreihenprognosen
Praxisnahe Herausforderungen einer Multi‑Output‑LSTM‑Architektur für Energiebedarfsvorhersagen.
Ein LSTM für die Prognose des Energiebedarfs über >8.000 Gebäude klingt theoretisch einfach. In der Praxis sind zwei Punkte entscheidend: sinnvolle Kohortenbildung (Performance vs. Domänen‑Interpretierbarkeit) und die Vermeidung der zeitlichen Validierungsfalle (Leckage durch Random Splits).
Herausforderung 1: Kohorten richtig schneiden
Statt je‑Gebäude‑Modellen oder einem Einheitsmodell nutzte ich eine Multi‑Output‑LSTM mit 15 Kohorten. Der Zuschnitt balanciert Granularität und Stichprobengröße; >90% der Gebäude sind abgedeckt, damit Resultate generalisieren.
Herausforderung 2: Zeitliche Validierung statt Random Splits
Zu gute Metriken deckten eine Datenleckage auf: Random Splits mischen Zukunft und Vergangenheit. Die Lösung: chronologische Splits (z. B. letzte 20% als Val‑Set). Die Metriken wurden realistischer – und damit produktionsrelevant.
Systemintegration und Constraints
- Kohorten‑Forecasts ermöglichen realistische Compliance‑Modelle downstream.
- <30s / <50MB Vorgaben prägen Architekturentscheidungen stärker als reine Accuracy.
Lehren
- Domänenwissen treibt Architektur – nicht nur Metriken.
- Validierungsmethode entscheidet über Produktreife.
- Constraints fördern robuste, deploybare Lösungen.
EN: LSTM Implementation Lessons
Projekt: energy-recommendation-engine