负荷预测 该项目使用来自 Elia 的免费可用负载时间序列数据,旨在开发强大而准确的方法来提前一天预测 Elia 电网的平均负载。 已经开发了四种不同的基于机器学习的算法,每种算法都可以通过运行 src 文件夹中的相应脚本来运行。 它们如下: 高斯过程回归 - gpr.py 支持向量回归 - svr.py 加权聚类 - clustering.py Sigmoidal 神经网络-neural.py 脚本所需的数据存储在 src 内的 data 文件夹中。 脚本 analysis.py 提供了可视化 Elia 加载时间序列各个方面的函数。 所有模拟都使用 Visualizer.py 中的方法显示结果预测。 有关 Elia 数据集、算法开发和预测结果的更多详细信息,请查看 writeup 文件夹中的 writeup。 信用: 感谢 Elia 提供的电力负荷数据集。 来源: :
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本复习集基于《计算机操作系统(慕课版)》,并作出相应调整。 版权声明:本文为CSDN博主「single_xy」(就是我,懒得打字,直接复制)的原创文章。 原文链接:https://blog.csdn.net/single_xy/article/details/127320923
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