load_forecasting:使用ARIMA，RNN，LSTM和GRU模型对德里地区的电力负荷进行预测

电力负荷预测 正在短期电力负荷预测的研究生项目中。 数据取自网站的并且在项目过程中实施了多个时间序列算法。 实施的模型： models文件夹包含在项目过程中实现的所有算法/模型： 前馈神经网络 简单移动平均线 加权移动平均 简单指数平滑 霍尔茨·温特斯 自回归综合移动平均 递归神经网络 长短期记忆单元 门控循环单位细胞 脚本： aws_arima.py ARIMA模型适合上一个月的数据，并预测每天的负载。 aws_rnn.py RNN，LSTM，GRU符合最近2个月的数据，并预测每天的负载。 aws_smoothing.py SES，SMA，WMA适合上一个月的数据，并预测每天的负载。 aws.py调度程序，每天00:30 IST运行上述三个脚本。 pdq_search.py用于根据最近一个月的数据对ARIMA模型的超参数进行网格搜索。 load_scra