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XGBoost+LightGBM+LSTM-光伏发电量预测
资源介绍:
包含比赛代码、数据、训练后的神经网络模型等。 在分析光伏发电原理的基础上，论证了辐照度、光伏板工作温度等影响光伏输出功率的因素，通过实时监测的光伏板运行状态参数和气象参数建立预测模型，预估光伏电站瞬时发电量，根据光伏电站DCS系统提供的实际发电量数据进行对比分析，验证模型的实际应用价值。 1 数据探索与数据预处理 1.1 赛题回顾 1.2 数据探索性分析与异常值处理 1.3 相关性分析 2 特征工程 2.1 光伏发电领域特征 2.2 高阶环境特征 3 模型构建与调试 3.1 预测模型整体结构 3.2 基于LightGBM与XGBoost的构建与调试 3.3 基于LSTM的模型构建与调试 3.4 模型融合与总结 4 总结与展望 参考文献资源文件列表:
Code+data+model.zip 大约有5个文件
Code+data+model/
Code+data+model/DataInsight_code.ipynb 160.64KB
- Code+data+model/lstm_model_8805_a8485.h5 2.49MB
- Code+data+model/public.test.csv 895.25KB
- Code+data+model/public.train.csv 1.04MB
第三方控件 SideBar
// 命名空间
using Aptech.UI;
// 添加组
sbFriends.AddGroup("我的好友");
sbFriends.AddGroup("陌生人");
// 添加项
SbItem item = new SbItem((string)dataReader["NickName"], (int)dataReader["FaceId"]);
sbFriends.Groups[0].Items.Add(item);
该资源是ksvd算法的源代码，本人亲测可用。可以先看看我的博客里关于ksvd的那篇文章，再运行代码，效果还是很不错的。
STM32F1使用HAL库DMA方式输出PWM例程，可以输出精确数量且可调周期与占空比的方波。测试时请结合示波器或逻辑分析仪。本人另外写有一篇与本例程对应的分享文章，链接https://blog.csdn.net/qq_30267617/article/details/109466698，欢迎阅读讨论。
如果本资源下载需要积分了那就是系统擅自改的，我已经改回很多次了，实在没办法了。没有积分的请私聊我发送。
vb纯代码生成二维码源代码，支持低中高容错生成
SyntaxHighlighter是Google Code上的一个开源项目,主要用于给网页上的代码着色,
博文参考地址：http://blog.csdn.net/itmyhome1990/article/details/38517737
本项目实现：python+sqlite+Echarts+Wordcloud爬取豆瓣电影Top250并做简单的数据可视化处理
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