R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者的数量
我根据泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型对一个十字路口的骑自行车者的数量进行预测
我根据泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型对一个十字路口的骑自行车者的数量进行预测
电力负荷预测是电网规划的基础,其水平的高低将直接影响电网规划质量的优劣。
本文通过R语言建立广义线性模型(GLM)、多项式回归和广义可加模型(GAM)来预测谁在1912年的泰坦尼克号沉没中幸存下来。
在之前的课堂上,我们已经看到了如何可视化多元回归模型(带有两个连续的解释变量)。
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。
通过对用电负荷进行聚类,我们可以提取典型负荷曲线,提高随后的用电量预测的准确性。
每当你发现一个与时间对应的趋势时,你就会看到一个时间序列。
R语言GAM(广义相加模型)对物业耗电量进行预测