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配置 您可以在运行时使用API​​密钥配置pyeia。 在.env文件中声明EIA_APIKEY="myapikey" 显式设置环境变量， export EIA_APIKEY="myapikey" 如果使用的是dynaconf，则可以在settings.toml文件（或任何其他配置的设置文件）中包含[eia]环境。 [ eia ] apikey = " my apikey " 关于 美国能源信息管理局提供了一个API，供决策者和研究人员访问常用数据集。 有关更多信息，请参见。 警告：此软件包正在开发中！ 预计将在2020年1月进行重大更新，并在PyPi上发布该版本。 作者从这个领域休息了一下，但是回来了！ 希望也具有相似或相同的R接口/ API，但这可能会更进一步。 基本用法 由于此程序包仍在积极开发中，因此尚未推送到PyPi。 就是说，我相信它足够稳定和可靠，可以立即使用。 您可

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在Pytorch上使用LSTM模型进行能量预测 以下存储库包含几个笔记本，可与ASHRAE的数据库配合使用，以应对Kaggle上的Great Energy Predictor III竞赛。 我们将第三个模型与其他两个模型之间的问题框架稍有不同的三个模型进行比较。 它们的网络性质不同，前两个是LSTM RNN模型，第三个是简单FCNN模型。 然后将结果进行比较，然后评估有关在预测问题上使用LSTM的便利性的一些观察结果。 训练和评估模型所用的数据对应于住宅建筑物的电力负荷，以及来自最近车站的每小时气象数据。 您可以在找到原始数据和数据描述。