XGBoost, LSTM 등 머신러닝 모델을 활용하여 댐 유입량을 예측하고, 기존 물리 모델 대비 성능을 개선한 데이터 분석 프로젝트입니다.
다양한 소스로부터 시계열 데이터를 수집 및 정제하고, 모델 학습에 적합한 파생 변수를 생성했습니다.
다양한 회귀 모델을 학습하고 성능을 비교 분석하여 최적의 예측 모델을 도출했습니다.