LEAP（Long Range Energy Alternatives Planning System/ Low emission analysis platform，长期能源可替代规划模型）是一种自下而上的能源-环境核算工具，由斯德哥尔摩环境研究所和美国波士顿大学联合研发。该模型与情景分析法紧密结合，可用于预测不同发展条件下中长期能源供应、能源供应转换、能源终端需求及污染气
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2024-01-04 12:18:13
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# 能源预测与 PyTorch：深度学习的应用
随着全球对可再生能源和能源效率的关注加剧，能源预测变得愈加重要。如何合理预测能源需求、可再生能源的生产能力等问题，成为了科学家和研究人员的研究重点。深度学习技术，尤其是 PyTorch，在这一领域展现了巨大的潜力。本文将详细介绍能源预测的基本概念、流程，并通过一个示例展示如何利用 PyTorch 进行能源预测。
## 什么是能源预测？
能源预测
在国家“3060”碳达峰碳中和的政策背景下，如何寻求经济-能源-环境的平衡有效发展是国家、省份、城市及园区等不同级别经济体的重要课题。根据国家政策、当地能源结构、能源技术发展水平以及相关碳排放指标制定合理有效的低碳能源发展规划需要以科学准确的能源环境发展预测模型为支撑，定量预估节能减排等政策效果。采用部门分析法建立的LEAP（Long Range Energy Alternatives Plann
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2023-09-28 09:11:35
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# 能源能耗预测：基于Python的实现
## 引言
随着现代经济的发展，能源消耗问题愈加严重，如何有效预测并管理能源消耗成为了一个重要的研究课题。预测能源能耗不仅可以帮助企业和国家制定更合理的能源政策，还能在一定程度上缓解环境压力。本文将介绍如何使用Python进行能源能耗预测，并提供简单的代码示例。
## 能源能耗预测的基本概念
能源能耗预测是通过对历史数据的分析，利用统计学和机器学习
预测泰坦尼克号上的生还情况（Kaggle竞赛项目，通过使用机器学习预测泰坦尼克号上哪些乘客具备更高的生还可能性）。通过该项目可以更深入地理解Spark的概念和编程方式，强推荐想要精进Spark的开发人员拿该项目入手。 如今Spark在众多互联网公司被广泛采用，例如Amazon、eBay和Yahoo等。许多公司拥有运行在上千个节点的Spark集群。根据Spark FAQ，已知最大的集群有着超过800
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2024-06-04 23:13:59
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时间序列预测本质上允许企业通过分析以前的数据来预测未来的结果，并让企业了解数据趋势的方向。不过，时间序列预测并非没有挑战，要使用时间序列预测，我们就必须拥有过去的准确数据，并保证这些数据将代表未来事件。今天，我们就来聊聊时间序列预测。 时间序列预测是一种通过分析历史数据来预测未来事件的方法。我们可以看到一些例子，比如：年作物产量、月度销售业绩、加密货币交易等。当我们拥有在一段时间内测量的
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2023-11-03 08:33:08
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何为抽稀在处理矢量化数据时，记录中往往会有很多重复数据，对进一步数据处理带来诸多不便。多余的数据一方面浪费了较多的存储空间，另一方面造成所要表达的图形不光滑或不符合标准。因此要通过某种规则，在保证矢量曲线形状不变的情况下， 最大限度地减少数据点个数，这个过程称为抽稀。通俗的讲就是对曲线进行采样简化，即在曲线上取有限个点，将其变为折线，并且能够在一定程度保持原有形状。比较常用的两种抽稀算法是：道格拉
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2023-09-22 14:59:45
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本文为美国海军研究生学院（作者：Jason E. Kutsurelis）的硕士论文，共82页。本文研究并分析了神经网路作为预测工具的使用方法。具体来说，测试了神经网络预测股票市场指数未来趋势的能力，并与传统的预测方法——多元线性回归分析法进行了比较。最后，利用条件概率计算模型预测正确的概率。本研究在简要探讨神经网络理论的同时，确定了将神经网络作为个人投资者预测工具的可行性和实用性。这项研究建立在
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2023-05-24 14:16:00
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灰色预测模型什么是灰色预测灰色预测是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法。灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度，即进行关联分析，并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律，生成有较强规律性的数据序列，然后建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来发展趋势的状况。其用等时距观测到的反应预测对象特征的一系列数量值构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或达到某一特征量的时
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2023-07-27 11:02:45
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LSTM 网络输入层的样本格式 为（samples，steps，features），samples 为每个训练的批次，steps为每次滑动的特征步长，features 为输入参数特征量。 其维度计为 m，设供暖期系统运行数据为 M，时间步长大小为 t，特征个数为 f，则该系统共有M-t 个样本， 基于 LSTM 神经网络的 VFAP 系统负荷预测具体步骤如下。...
原创
2022-08-16 00:48:50
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1 ARMA时间序列机器特性 下面介绍一种重要的平稳时间序列——ARMA时间序列。 ARMA时间序列分为三种： AR模型，auto regressiv model MA模型，moving average model ARMA模型，auto regressive moving average model 可证ARMA时间序列具有遍历性，因此可以通过它的一个样本估
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2023-12-21 23:09:01
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今天我给大家介绍一个国外深度学习大牛Jason Brownlee写的一篇关于多变量时间序列预测的博客，我在原文的代码基础上做了一点点修改，只是为了便于大家更好的理解。在本文中，您将了解如何在Keras深度学习库中为多变量时间序列预测开发LSTM模型。读完成本文后，您将了解：如何将原始数据集转换为可用于时间序列预测的数据。如何准备数据并使LSTM适合多变量时间序列预测问题。如何进行预测并将结果重新调
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2024-06-06 22:54:24
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1 模型预测控制介绍1.1生活中的例子为了更好的理解模型预测控制的思想，先举一个生活中的例子：假设你的导师给你安排了文献阅读的任务，一个月（30天）阅读30篇英文文献， 接下来你的导师就会为你制定阅读计划。 方式一是根据你现在完成的量和目标工作量之间的差距制定阅读计划，差距越大工作量越大，导师仅仅关心还剩下多少文献没有阅读，而不关心你自身阅读文献的能力，这样制定的阅读计划肯定是不合理的，导致的结果
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2023-10-20 06:49:13
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1. 前言模型：ARIMA模型（英语：Autoregressive Integrated Moving Average model），差分整合移动平均自回归模型，又称整合移动平均自回归模型（移动也可称作滑动），是时间序列预测分析方法之一。而SARIMAX是在ARIMA的基础上加上季节（S, Seasonal）和外部因素(X, eXogenous)。也就是说以ARIMA基础加上周期性和季节性，适用于
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2024-02-07 12:53:34
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# 灰色预测及其在 Java 中的实现
在现代社会，数据的积累和分析变得越来越重要，灰色预测方法因其简单易用和精确度高而受到广泛关注。本文将介绍什么是灰色预测，如何在 Java 中实现这种技术，并提供实际的代码示例。
## 什么是灰色预测？
灰色预测（Grey Prediction），最早由中国学者邓小平提出，主要用于处理不完全信息与不确定性问题。它的核心思想是利用已有的数据，通过建立模型进
原创
2024-09-11 07:28:06
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机器学习之MATLAB代码--神经网络关于电力负荷的SVM预测，设计了MATLAB的可视化界面，含数据（九）代码数据结果 代码1、%该程序已在MATLAB2010b运行通过
clc;
clear all
C = 30;
theta = 2;%C为最小二乘支持向量机的正则化参数，theta为高斯径向基的核函数参数，两个需要进行优化选择调试
NumOfPre = 1;%预测天数，在此预测本季度最后七
导论研究时间序列主要目的：进行预测，根据已有的时间序列数据预测未来的变化。时间序列预测关键：确定已有的时间序列的变化模式，并假定这种模式会延续到未来。时间序列预测法的基本特点
原创
2022-01-11 16:57:58
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Geertjan Wielenga的发布了“ Java的预测为2021的” Foojay今天。 它是来自Java社区的八名成员( Almas Baimagambetov ， Stephen Chin ， Brice Dutheil ， Marcus Hirt ， Reza Rahman ， Matt Raible ， Simon Ritter和我)对2021年Java的预测的集合。 预测写得简洁
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2023-12-04 19:58:31
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灰色预测引言古人说：“凡事预则立，不预则废。”办任何事情之前，必须先调查研究，摸清情况，深思熟虑，有科学的预见，周密的计划，这样才能达到预期的成功。所谓预测，就是人们根据可获得的历史和现实数据，资料，运用一定的科学方法和手段，对人类社会、政治、军事、科学技术等发展趋势作出科学推测，以指导未来行动的方向，减少处理未来事件的盲目性。灰色预测基于人们对系统演化不确定性特征的认识，运用序列算子对原始数据进
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2023-09-01 09:17:51
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基于深度学习的能源消耗预测（Energy Consumption Prediction Based on Deep Learning）通过对历史能源数据的分析和建模，利用深度学习算法来预测未来的能源需求和消耗。这种方法被广泛应用于智能电网、建筑物能效管理、工业生产优化等领域，帮助优化能源分配和使用，从而减少能源浪费，提高能源利用率。
1. 背景
随着能源需求的不断增加以及可再生能源在能源供应中的比
