基于线性回归、随机森林、支持向量机、BP神经网络、GRU、LSTM的电力系统负荷预测/电力预测

预测模型负荷预测 GRU LSTM

6种算法（线性回归、随机森林、支持向量机、BP神经网络、GRU、LSTM）对电力系统负荷进行预测。通过一个简单的例子。各种算法（线性回归、随机森林、支持向量机、BP 神经网络、GRU、LSTM）用于电力系统负载预测/电力预测。

文件下载

资源详情

[{"title":"（ 4 个子文件 726KB ）基于线性回归、随机森林、支持向量机、BP神经网络、GRU、LSTM的电力系统负荷预测/电力预测","children":[{"title":"基于6种算法进行负荷预测与对比","children":[{"title":"6algorithms-compare.ipynb 1012.71KB ","children":null,"spread":false},{"title":"data.csv 191.09KB ","children":null,"spread":false},{"title":".gitignore 1.76KB ","children":null,"spread":false},{"title":"README.md 382B ","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]

评论信息

其他资源

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论【只为小站】经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见版权及免责申明

基于线性回归、随机森林、支持向量机、BP神经网络、GRU、LSTM的电力系统负荷预测/电力预测

文件下载

资源详情

评论信息

其他资源

免责申明

个人信息

相关资源标签

热门下载

最新下载