Benzinpreise vorhersagen: Effizientes, maschinelles Lernen für Sparfüchse

Deep Learning ist rechenintensiv. Wie maschinelles Lernen mit guter Performance und deutlich weniger Rechenaufwand funktioniert, zeigen wir anhand eines Hobbyprojekts zur Spritpreisprognose.

Artikel von Andreas Meier veröffentlicht am 24. April 2023, 9:19 Uhr

Die günstigsten Benzinpreise erwischen mit maschinellem Lernen. (Bild: Waid1995 auf Pixabay)

Nicht erst seit der hohen Inflation weiß man, dass es sich lohnt, Spritpreise zu vergleichen. Zwischen einzelnen Tankstellen können die Preise merklich schwanken, weshalb uns Tank-Apps helfen, die günstigsten zu finden. Zudem empfehlen uns Automobilclubs regelmäßig besondere Tageszeiten zum Tanken. Doch gelten diese empfohlenen Zeiten immer für alle circa 14.500 Tankstellen in Deutschland? In diesem Artikel erkläre ich mein Hobbyprojekt, das mittels maschinellen Lernens vorhersagen kann, wie sich der Spritpreis an einer Tankstelle entwickeln wird.

Das klingt nicht schwierig, irgendwas mit Deep Learning wird's schon richten. Jedoch gibt es einige Herausforderungen, die gegen Deep Learning sprechen und andere Lernverfahren wesentlich interessanter machen. Deshalb wird in diesem Artikel der Fokus vor allem auf der Auswahl sowie praktischen Anwendung dieser Verfahren liegen, da einige Kniffe erforderlich sind, um das Maximum an Performance mit geringer Rechenleistung zu erreichen.

Timing beim Tanken ist alles

Ich gebe zu: Ich bin ein Sparfuchs. Genau deshalb möchte ich meinen Pkw immer möglichst günstig betanken und keinen Cent zu viel bezahlen. Neben der Wahl der Tankstelle spielt auch die Uhrzeit eine Rolle, da zu verschiedenen Tageszeiten Tankstellen deutliche Preisunterschiede aufweisen.

Leider senken nicht alle Tankstellen in Deutschland zum Beispiel um 16:36 Uhr immer den Preis (siehe Abbildung 1), sondern jede Tankstelle scheint einem eigenen Muster zu folgen. Für Tankstellen in meiner Nähe kenne ich diese Muster, aber bei anderen Tankstellen nicht, etwa im Urlaub. Deshalb hatte ich schon öfter das Problem, dass ich getankt habe und kurze Zeit später der Preis gesenkt wurde – hätte ich das nur vorher gewusst!

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Preisentwicklung für Diesel an einer Tankstelle (Bild: Andreas Meier)

Als Informatiker habe ich mir ein Hobbyprojekt überlegt, in dem ich eine Software entwickle, die mir für eine Tankstelle vorhersagen können soll, ob sich der Spritpreis innerhalb der nächsten 30 Minuten ändern wird. Und das soll nicht nur für eine Tankstelle, sondern für alle circa 14.500 aktiven Tankstellen in Deutschland mit den drei wesentlichen Treibstoffsorten Diesel, E5 und E10 funktionieren.

Die Software soll dabei potenziell viele Nutzer mit den Infos versorgen können. Aber da es ein Hobbyprojekt zu minimalen Kosten werden soll, darf hier das klassische Kiwi-Prinzip (Kill it with Iron: Wenn Performance schlecht, dann pack noch mehr Hardware dazu) nicht genutzt werden. Das Gleiche gilt übrigens auch für Cloudlösungen, die je nach Skalierung schnell ins Geld gehen können. Insofern ist klar, dass eine hohe Geschwindigkeit nur durch Algorithmik und Softwareoptimierungen erreicht werden kann, was zugegeben viel mehr Spaß macht.