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主要使用LSTM长短时记忆模型,ARIMA时序模型.autoTS模块预测等,配有运行好的jupter notebook,完整配套解题源码,可视化代码以及可视化资料(seaburn.plotly,matplotlib...),预测源数据以及预测数据结果,突变量级结果,缺失值处理,多指标模型评价等
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全家桶
附录
商业_files
MathJax.js.下载 62KB
气象数据重复值.txt 807B
最大值重采样以及相应时间.xlsx 40KB
大工业.html 4.01MB
论文.docx 3.87MB
每十五分钟数据清洗后的数据.xlsx 2.73MB
非普工业.html 3.89MB
普通工业.html 4.01MB
非普工业_files
MathJax.js.下载 62KB
最小值重采样以及相应时间.xlsx 39KB
普通工业_files
MathJax.js.下载 62KB
大工业_files
MathJax.js.下载 62KB
商业.html 4.01MB
大工业突变单位.xlsx 7KB
商业突变单位.xlsx 7KB
15mins数据缺失值.txt 2KB
MAE等多指标模型评价代码实现.txt 1KB
数据特征处理.xlsx 84KB
非普工业突变单位.xlsx 7KB
普通工业突变单位.xlsx 7KB
ARIMA自动定阶最优模型结果.txt 3KB
测试数据
附件2-行业日负荷预测数据.csv 8KB
附件1.2-区域每天最大最小负荷预测数据.csv 2KB
测试数据填写说明.pdf 244KB
附件1.1-区域15分钟负荷预测数据.csv 29KB
第二问数据
非普通工业最小总有功功率预测结果.csv 3KB
普通工业最大总有功功率预测结果.csv 3KB
大工业用电最小总有功功率预测结果.csv 3KB
大工业用电最大总有功功率预测结果.csv 3KB
商业最大总有功功率预测结果.csv 3KB
商业最小总有功功率预测结果.csv 3KB
非普通工业最大总有功功率预测结果.csv 3KB
普通工业最小总有功功率预测结果.csv 3KB
附件3-预测时间段内的气象数据.csv 5KB
全部程序
LSTM第一问.ipynb 219KB
LSTM第一大题第1小问.py 8KB
LSTM第一大题第2小问.py 15KB
AutoTS模型(第一大题第1、2小问).py 6KB
AutoTS模块第二大题第2小问.py 11KB
ARIMA模型第一大题第1小问.py 11KB
第二大题第一问.py 9KB
可视化新
第二模型预测集测试.png 233KB
第二问模型损失函数.png 36KB
各行工业总折线图.png 248KB
最小值与其特征热力图.png 62KB
普通工业箱线图.png 19KB
十五分钟没十五分钟没周每月.png 129KB
未来十天的预测数据.png 116KB
白天风力风向.png 90KB
全部数据损失函数下降初始模型.png 29KB
第一问初始模型测试.png 63KB
全部数据初始模型未来960预测.png 96KB
全部特征及完整热力图.png 60KB
最终模型.png 133KB
最低温度变化.png 58KB
各行工业.png 291KB
第一问初始模型损失函数下降.png 35KB
第二问测试集测试结果.png 107KB
非普工业箱线图.png 17KB
第一问初始模型的960时刻预测.png 100KB
夜晚天气.png 63KB
第二问初始模型损失函数训练.png 33KB
商业最大值最小值箱线图.png 18KB
3倍四分位距处理异常值.png 85KB
热力图.png 71KB
测试.png 334KB
夜晚风力风向.png 84KB
白天天气特征.png 63KB
第二问损失韩式.png 40KB
最终模型预测.png 132KB
数据处理好缺失值后的折线图.png 81KB
天气分布.png 153KB
全部特征完整热力图.png 68KB
weather相关性热力图.png 46KB
最大值与其特征热力图.png 61KB
第一问全部数据.png 70KB
日负荷最大值最小值热力图.png 76KB
各行业共同柱状图.png 29KB
月周.png 136KB
归一化后的数据折线图.png 76KB
第二问全部数据测试集图片.png 80KB
1.5倍四位分距处理异常值.png 78KB
第一问全部数据箱线图.png 19KB
全部数据初始模型测试集预测.png 249KB
大工业用电最大值最小值箱线图.png 27KB
最高温度变化.png 62KB
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