energy-time-series-ENS:根据时间数据预测家庭用电量

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能量时间序列这是我在Ecole Polytechnique（MSc Data Science，2019-2020）上的机器学习（II）课程的最后一个项目。目的是训练一种算法来代替过于侵入和过于昂贵的常规房屋能耗监测系统。这一挑战被称为NILM（非侵入式负载监视）或NIALM（非侵入式设备负载监视）。挑战的目的是根据时间数据预测专用于4种电器（洗衣机，电冰箱，电视，水壶）的一个家庭的用电量比例。这项挑战由ENS（国家高等专科学校）提供： : 。我们使用了回归模型，在的报告中对此进行了详细介绍。

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