# 导入必要的库 import logging import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.metrics import mean_a
import pandas as pd from datetime import datetime import backtrader as bt import matplotlib.pyplot as plt import tushare as ts plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置画图时的中文显示 plt.rcParams[
import pandas as pd from datetime import datetime import backtrader as bt import matplotlib.pyplot as plt import tushare as ts plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置画图时的中文显示 plt.rcP
导包from sklearn import tree from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score特征处理# 假设您已经将数据转换为适合机器学习模型的格式 # 这里是一个简化的示例，您需要根据实际情况调整数据 data = [ ['<30'
这里的数据操作真的挺有趣的，使用lines把所有的数据都概括起来了import pandas as pd from datetime import datetime import backtrader as bt import matplotlib.pyplot as plt import tushare as ts plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Sim
总结一下工作中爬取数据库并清洗成15分钟颗粒度的代码导包import pymysql import matplotlib.pyplot as plt import copy import pulp as pl from matplotlib import rcParams import pandas as pd import numpy as np rcParams['font.family']
基于IOWA(Included Order Weighted Averaging)的组合预测。本方法引进诱导有序加权平均 IOWA 算子，通过每个预测方法在样本区间上各个时间点的拟合精准度的高低按照顺序设置权重，以方差为准则建立新的组合预测模型。第i种 预测方法第t时间预测精准度ait可表示为
根据预测数据在每个点的误差不同，进行聚类分析每个误差的分布概率。废话不多说，直接上案例。数据real = [1，2，3，4，3，2] pred1 = [2，3，4，5，4，3] pred2 = [3，3，6，8，4，2] pred3 = [6，7，8，9，8，7] 计算各自误差分别为 Err1 = [1，1，1，1，1，1] Err2 = [2，1，3，4，1，0] Err3 = [5，5，5，
最近领导非让我在负荷预测时加上天气信息，然后今天倒腾了一下。目前看还能使用，不过也是第一天学习爬虫，能达到任务要求我就很满足了。目标网址历史天气查询|历史天气预报查询|历史气温查询|过去天气查询_历史天气查询网 (tianqi.com)导入包import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd columns=['dat
目前电力负荷预测行业，单个方法的结果不佳，且稳定性不高。需要多采用几种不同的负荷预测方法用于负荷预测。等权平均组合预测等权平均组合预测方法是一种非常简单的组合预测方法，这种方法预测的公式可以表示为公式（1）.其中为组合模型的预测值，为第i个模型的预测值。此种组合模型一定程度上可以降低单个模型的误差，然而其精度上会降低。方差倒数法方差是体现预测精准度的一个指标，方差越大表明该预测模型的预测精度越低，
之前写项目的时候，leader让我试着做lstm负荷预测。我想这玩意不是手到擒来吗？还至于买别人公司的产品做什么。我上来就是一顿操作猛如虎。不过结果还好了70%以上的准确率是有的，不过我觉得再微调一下会更好。
负荷预测是一个长久的研究课题本文提供一个负荷预测的代码仅供参考导入包import datetime from darts import TimeSeries from darts.datasets import AirPassengersDataset from darts.models import NBEATSModel from darts.dataprocessing.transforme
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