R语言用多项式回归和ARIMA模型预测电力负荷时间序列数据 By tecdat11月 27, 2020大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术arima, R语言, 多项式回归, 数据, 时间序列, 电力消耗, 电力负荷, 电力负荷预测 根据我们对温度的预测,我们可以预测电力消耗。
在r语言中使用GAM(广义相加模型)进行电力负荷时间序列分析 By tecdat11月 26, 20191 comment大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术GAM, R语言, 广义加法模型, 广义相加模型, 时间序列, 电力负荷, 电力负荷预测 在绘制的时间序列中可以看到两个主要的季节性:每日和每周。我们在一天中有48个测量值,在一周中有7天,因此这将是我们用来对响应变量进行建模的自变量–电力负荷。
Python中利用长短期记忆模型LSTM进行时间序列预测分析 – 预测电力负荷数据 By tecdat9月 15, 2019大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术LSTM, python, 时间序列, 电力消耗, 电力负荷, 电力负荷预测, 长短期记忆模型, 预测 LSTM(或长期短期存储器网络)允许分析具有长期依赖性的顺序或有序数据。当涉及到这项任务时,传统的神经网络不足,在这方面,LSTM将用于预测这种情况下的电力消耗模式。