Technische Implementierung

LSTM-Architektur & Modellentwicklung

Das System verwendet eine Multi-Cohort-LSTM-Architektur, die verschiedene Kundengruppen und Wetterbedingungen berücksichtigt:

Modellarchitektur

• Eingabeschicht: 128 Neuronen für Zeitreihendaten (24h Historie)
• LSTM-Schichten: 2 versteckte Schichten mit 256 und 128 Neuronen
• Dropout: 0.3 zwischen LSTM-Schichten zur Regularisierung
• Ausgabeschicht: 24 Neuronen für 24h-Prognose

Feature Engineering

• Zeitliche Features: Stunde, Tag, Woche, Saison, Feiertage
• Wetterintegration: Temperatur, Niederschlag, Windgeschwindigkeit
• Kundenspezifische Features: Verbrauchsmuster, Gerätetypen, Standort
• Makroökonomische Features: Energiepreise, Börsenkurse

Performance & Evaluation

Metriken & Ergebnisse

• RMSE: 0.0234 auf Testdaten (15% Verbesserung gegenüber Baseline)
• MAE: 0.0187 für 24h-Prognosen
• R² Score: 0.89 auf Validierungsdaten
• Inferenzzeit: <50ms pro Anfrage

Validierungsstrategie

• Zeitliche Aufteilung: 70% Training, 15% Validierung, 15% Test
• Cross-Validation: TimeSeriesSplit mit 5 Folds
• Backtesting: Rolling-window-Validierung über 6 Monate

Systemarchitektur & Engineering

Microservices-Design

• API Gateway: FastAPI mit OAuth2-Authentifizierung
• ML Service: PyTorch-Modell mit ONNX-Optimierung
• Data Service: PostgreSQL für Metadaten, Redis für Caching
• Monitoring: Prometheus + Grafana für Metriken

Skalierung & Deployment

• Containerisierung: Docker mit Multi-Stage-Builds
• Orchestrierung: Kubernetes für automatische Skalierung
• CI/CD: GitHub Actions mit automatischen Tests
• Monitoring: ELK-Stack für Logs, Sentry für Fehler

Code-Beispiele

LSTM-Modell Definition

class MultiCohortLSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size):
        super().__init__()
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, 
                           dropout=0.3, batch_first=True)
        self.dropout = nn.Dropout(0.3)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
    
    def forward(self, x):
        lstm_out, _ = self.lstm(x)
        out = self.dropout(lstm_out[:, -1, :])
        return self.fc(out)