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arima的matlab代码-Time-Series-ARIMA-XGBOOST-RNN:个人家庭电力预测的时间序列预测:ARI...
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2021-06-02
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arima的matlab代码个人家庭电力的时间序列预测 日期集: 数据是在 2006 年 12 月至 2010 年 11 月(47 个月)期间以一分钟采样率收集的。 六个自变量(电量和子计量值)一个数值因变量 全球有功功率有 2,075,259 个观测值可用。 我们的目标是预测未来的全球有功功率。 为简单起见,这里删除了缺失值。 此外,我们发现并非所有观察都按日期时间排序。 因此,我们以显式时间戳作为索引来分析数据。 在预处理步骤中,我们对原始数据执行桶平均以减少一分钟采样率的噪声。 为简单起见,我们只关注原始数据集的最后 18000 行(2010 年 11 月的最新数据)。 python文件列表: Gpower_Arima_Main.py :单变量 ARIMA 模型的可执行Python 程序。 myArima.py :使用一些用于 ARIMA 模型的可调用方法实现一个类。 Gpower_Xgb_Main.py :基于树的模型 (xgboost) 的可执行Python 程序。 myXgb.py :实现一些用于 xgboost 模型的函数。 lstm_Main.py :LSTM 模型的可
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Time-Series-ARIMA-XGBOOST-RNN-master.zip (10个子文件)
Time-Series-ARIMA-XGBOOST-RNN-master
Exploratory_analysis.py 2KB
Gpower_Xgb_Main.py 5KB
lstm_multivariate_Main.py 4KB
README.md 4KB
util.py 3KB
lstm_Main.py 3KB
Gpower_Arima_Main.py 2KB
myArima.py 5KB
myXgb.py 3KB
lstm.py 7KB
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