文件名称:
Supervised-project-Electricity-Forecast--源码
开发工具:
文件大小: 3mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-20
详细说明：蒙特利尔HEC监督项目“机器学习方法的探索：在德国电力市场中的应用”
该项目的目的是使用德国电力市场数据探索机器学习模型。这个受监督的项目是我在蒙特利尔HEC应用金融经济学理学硕士课程的一部分。
我使用的数据来自两个来源：1）ENTSOE用于电力市场数据，2）DWD用于天气数据。数据集可在GitHub上获得。
该代码以jupyter Notebook格式显示。有五个笔记本，其中包含以下型号：
普通最小二乘-用于价格和需求预测随机森林-用于需求预测XGBoost-用于需求预测Logistic回归-上下价格分类器LSTM神经网络-用于价格预测
我使用Python Sickit Learn和Keras训练模型。
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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