文件名称：arima的matlab代码-Time-Series-ARIMA-XGBOOST-RNN:个人家庭电力预测的时间序列预测：ARIMA、xgbo
文件大小：15KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-22 01:06:42
系统开源
arima的matlab代码个人家庭电力的时间序列预测 日期集： 数据是在 2006 年 12 月至 2010 年 11 月（47 个月）期间以一分钟采样率收集的。 六个自变量（电量和子计量值）一个数值因变量 全球有功功率有 2,075,259 个观测值可用。 我们的目标是预测未来的全球有功功率。 为简单起见，这里删除了缺失值。 此外，我们发现并非所有观察都按日期时间排序。 因此，我们以显式时间戳作为索引来分析数据。 在预处理步骤中，我们对原始数据执行桶平均以减少一分钟采样率的噪声。 为简单起见，我们只关注原始数据集的最后 18000 行（2010 年 11 月的最新数据）。 python文件列表： Gpower_Arima_Main.py ：单变量 ARIMA 模型的可执行Python 程序。 myArima.py ：使用一些用于 ARIMA 模型的可调用方法实现一个类。 Gpower_Xgb_Main.py ：基于树的模型 (xgboost) 的可执行Python 程序。 myXgb.py ：实现一些用于 xgboost 模型的函数。 lstm_Main.py ：LSTM 模型的可
【文件预览】：
Time-Series-ARIMA-XGBOOST-RNN-master
----Exploratory_analysis.py(2KB)
----Gpower_Xgb_Main.py(5KB)
----lstm_multivariate_Main.py(4KB)
----README.md(4KB)
----util.py(3KB)
----lstm_Main.py(3KB)
----Gpower_Arima_Main.py(2KB)
----myArima.py(5KB)
----myXgb.py(3KB)
----lstm.py(7KB)