Load-Forecasting:通过机器学习预测 Elia 电网的平均总负载

负荷预测 该项目使用来自 Elia 的免费可用负载时间序列数据，旨在开发强大而准确的方法来提前一天预测 Elia 电网的平均总负载。 已经开发了四种不同的基于机器学习的算法，每种算法都可以通过运行 src 文件夹中的相应脚本来运行。 它们如下： 高斯过程回归 - gpr.py 支持向量回归 - svr.py 加权聚类 - clustering.py Sigmoidal 神经网络-neural.py 脚本所需的数据存储在 src 内的 data 文件夹中。 脚本 analysis.py 提供了可视化 Elia 加载时间序列各个方面的函数。 所有模拟都使用 Visualizer.py 中的方法显示结果预测。 有关 Elia 数据集、算法开发和预测结果的更多详细信息，请查看 writeup 文件夹中的 writeup。 信用： 感谢 Elia 提供的电力负荷数据集。 来源： :