用 XAI 解释深度神经网络模型用于电价预测
机器学习
2025-06-26 v1 人工智能
机器学习
摘要
电力市场高度复杂，涉及众多相互作用和复杂依赖关系，使人们难以理解市场的内部运作机制以及价格变化的驱动因素。虽然已发展出计量经济学方法（即白盒模型），但它们不如深度神经网络模型（DNN）强大。本文使用 DNN 进行价格预测，然后利用 XAI 方法来理解市场中价格动力学的各类因素。目标是增加人们对不同电力市场如何运作的理解。为此，我们应用诸如 SHAP 和 Gradient 方法，结合诸如热力图（显著性图）等可视化技术，对分析五个电力市场中各种特征的行为和贡献。我们引入了 SSHAP 值和 SSHAP 线的新概念，以增强对高维表格模型复杂表示的支持。
引用
@article{arxiv.2506.19894,
title = {Explaining deep neural network models for electricity price forecasting with XAI},
author = {Antoine Pesenti and Aidan OSullivan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.19894},
year = {2025}
}