Un tutoriel pratique et complet pour analyser, modéliser et prédire la consommation d'énergie à partir de séries temporelles.
Ce projet vous guide à travers une étude complète de séries temporelles appliquée à la consommation d'énergie domestique. Il combine :
- Exploration et visualisation des données (EDA),
- Tests statistiques et analyse de stationnarité,
- Modélisation avec ARIMA, SARIMA, SARIMAX,
- Implémentation d’un réseau de neurones LSTM,
- Évaluation et visualisation des prédictions.
Dataset utilisé : Household Power Consumption Dataset
✅ Nettoyage et prétraitement de séries temporelles
✅ Visualisation avancée et analyse exploratoire
✅ Tests statistiques : ADF, Ljung-Box, Jarque-Bera, PACF, ACF
✅ Implémentation de modèles :
- ARIMA
- SARIMA
- SARIMAX avec variables exogènes
- LSTM (Long Short-Term Memory)
✅ Évaluation des modèles (MAE, RMSE, MAPE)
✅ Analyse des résidus, erreurs, et performance horaire
✅ Visualisations : courbes, heatmaps, boxplots, scatterplots