Predictive Modeling of Urban Residential Power Consumption: An Explainable AI Approach to the Kenyan Prepaid Grid
Cette étude emploie un cadre d'IA explicable pour démontrer que la demande d'électricité résidentielle dans le secteur prépayé au Kenya est principalement pilotée par les modèles de consommation historiques plutôt que par la météo ou les tarifs, révélant que des modèles autorégressifs simples sont comparables aux approches d'apprentissage automatique complexes pour une prévision précise.