【文件属性】：
文件名称：太阳能预测的机器学习：使用机器学习从天气测量中预测太阳能电池板农场的发电量
文件大小：953.06MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-02-04 02:21:59
python machine-learning neural-network tensorflow matlab
太阳能预测的机器学习
斯坦福大学研究生Adele Kuzmiakova，Gael Colas和Alex McKeehan撰写
这是我们针对斯坦福大学CS229的最终项目：“机器学习”课程（2017年）。 我们的老师是Ng and Pr。 丹·博内
语言：Python，Matlab，R
目标：根据一组天气特征的预测，预测光伏电站的每小时发电量。
该项目可以分解为三个部分：
数据预处理：我们处理了来自国家海洋和大气管理局的原始天气数据文件（输入）和来自Urbana-Champaign太阳能农场的电力生产数据文件（输出），以每小时获取有意义的数值；
特征选择：我们在天气特征和能量输出之间进行