文件名称：structural-time-series:美国电力需求数据的结构时间序列
文件大小：615KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-17 14:08:16
Python
结构时间序列 此回购随附Cloudera快进报告。 它提供了通用加性模型（通过库）对加利福尼亚每小时用电量需求数据的示例应用。 该存储库的主要输出是一个小型应用程序，它公开了概率预测和界面，用于针对该概率提出概率问题。 最终的应用程序看起来像这样。 给出了一般使用说明（例如在笔记本电脑上）以及Cloudera CML和CDSW的说明。 我们将首先描述这里的内容，然后介绍如何运行所有内容。 结构 回购的文件夹结构如下 . ├── apps # Two small Streamlit applications. ├── cml # This folder contains scripts that facilitate the project launch on CML. ├── data # This folder contains starter da
【文件预览】：
structural-time-series-master
----cml()
--------install_dependencies.py(2KB)
--------fit_models_parallel.py(3KB)
----img()
--------app.png(169KB)
--------diagnostic-metrics.png(118KB)
--------diagnostic-chart.png(75KB)
----data()
--------demand.json(1.1MB)
----sts()
--------models()
--------data()
--------__init__.py(0B)
----requirements.txt(129B)
----setup.py(2KB)
----.gitignore(2KB)
----.project-metadata.yaml(2KB)
----README.md(7KB)
----apps()
--------launch_diagnostics.py(2KB)
--------diagnostics.py(9KB)
--------launch_forecast.py(2KB)
--------forecast.py(5KB)
----scripts()
--------validation_metrics.py(4KB)
--------fit_complex_log_prophet_model.py(3KB)
--------make_forecast.py(3KB)
--------fit_complex_prophet_model.py(3KB)
--------fit_baseline_model.py(3KB)
--------fit_simple_prophet_model.py(3KB)
--------get_csv.py(2KB)
----LICENSE.txt(10KB)