ASHRAE 第三届大能源预测竞赛：概述与结果
计算机与社会
2020-10-07 v1
摘要
2019 年末，ASHRAE 在 Kaggle 平台上举办了第三届大能源预测竞赛（GEPIII）机器学习竞赛。此次发布是 ASHRAE 的第三次能源预测竞赛，也是自 1990 年代中期以来的首次。在此更新版本中，参赛者获得了来自 16 个数据源的 1,448 栋建筑的 2,380 个能源表的超过 2,000 万个训练数据点。该竞赛的总体目标是为预测超过 4,100 万个私人和公共测试数据点找到最准确的建模方案。竞赛共有 4,370 名参与者，分属来自 94 个国家的 3,614 支队伍，提交了 39,403 次预测。除前五名获奖工作流外，参赛者公开分享了 415 个可复现的在线机器学习工作流示例（notebooks），包括 40 多个完整的额外解决方案。本文对竞赛准备与数据集、参赛者及其讨论、生成的机器学习工作流与模型、获奖者及其提交、经验教训讨论以及竞赛产出与后续步骤进行了高层概述。最流行且最准确的机器学习工作流使用了主要由梯度提升树模型（如 LightGBM）构成的大型集成。与第一届预测竞赛类似，数据集的预处理成为关键区分因素。
引用
@article{arxiv.2007.06933,
title = {The ASHRAE Great Energy Predictor III competition: Overview and results},
author = {Clayton Miller and Pandarasamy Arjunan and Anjukan Kathirgamanathan and Chun Fu and Jonathan Roth and June Young Park and Chris Balbach and Krishnan Gowri and Zoltan Nagy and Anthony Fontanini and Jeff Haberl},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.06933},
year = {2020}
}