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EUNITE竞赛中，预测负载的数据样本。

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简介：
该欧洲智能技术网络(EUNITE)竞赛的负荷预测样本数据，旨在提供用于评估和比较不同负荷预测算法的真实世界数据集。这些数据集中包含了复杂的电力系统负荷信息，为研究人员和工程师们提供了宝贵的实践机会，可以进一步提升负荷预测模型的准确性和可靠性。 此外，该数据集也为相关领域的学术研究和工业应用奠定了坚实的基础。

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  • 欧洲智能技术网络(EUNITE)竞赛中的负荷预测样本数据
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    这段简介可以这样描述：“欧洲智能技术网络(EUNITE)竞赛提供的负荷预测样本数据集，用于评估参赛者对未来电力需求的预测能力，促进智能电网技术的发展与应用。” 欧洲智能技术网络(EUNITE)竞赛提供了负荷预测的样本数据。
     
  • 欧洲智能技术网络(EUNITE)电力负荷预测竞赛的历史负荷数据提供
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    EUNITE电力负荷预测竞赛提供了宝贵的历史负荷数据，旨在促进智能电网和能源管理领域的技术创新与交流。 样本数据 Load1998 包含了欧洲某地区在 1998 年全年每半小时一次的电力负荷记录。另外一份样本数据 Temperature1998 则记载了该区域于同一年内每天的日平均气温信息。而 Holidays 数据集则提供了从 1997 年到 1999 年期间，该地区所有节假日的具体日期。
     
  • EUNIT电力负荷预测竞赛全套数据
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    EUNIT电力负荷预测竞赛全套数据包含了比赛所需的全部资料和历史记录，旨在促进能源行业的数据分析与创新。 欧洲智能技术网络(EUNITE)竞赛提供的负荷预测样本数据包含了1997年和1998年斯洛伐克东部电力公司某电厂的真实负荷数据，并要求根据这些信息来预测1999年1月份的负荷情况。此外，还提供了这两年内每年的节假日数据以及每天的天气状况作为参考。
     
  • 基于ARIMA的电力负荷预测（含1997-1999年EUNITE数据）
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    本研究利用ARIMA模型对电力需求进行预测，并采用1997年至1999年的EUNITE公开数据集验证模型的有效性，以提高电网运营效率。 基于Matlab实现的ARIMA电力负荷预测实验，使用了EUINITE比赛数据集1997-1999。
     
  • 基于ARIMA的电力负荷预测（含1997-1999年EUNITE数据）
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    本研究采用ARIMA模型进行电力负荷预测，并使用1997至1999年间EUNITE竞赛提供的数据集验证模型的有效性。通过细致分析历史用电模式，优化参数设置，实现对未来电力需求的精准预测，为电网规划与调度提供科学依据。 基于Matlab实现的ARIMA电力负荷预测实验，包括代码和EUINITE比赛数据集（1997-1999年）。
     
  • 2012年全球能源预测竞赛中的电力负荷数据集
    优质
    本数据集收录了2012年全球能源预测竞赛中的电力负荷数据，涵盖全年各时段精确用电量，为研究与分析提供详实依据。 2012年全球能源预测大赛的电力负荷预测数据集包含了各类常用的历史气象数据、负载历史数据及预测结果。
     
  • 电力负载预测数据.xlsx
    优质
    《电力负载预测数据》包含了不同时间段内的电力使用情况记录，旨在通过历史用电模式来预测未来的电力需求，为电网管理和规划提供支持。 电气负荷预测数据的单位为P/kw，并且每10秒采集一次样本。这些数据代表一个地区的电力负载情况。
     
  • 2012年全球能源预测竞赛风电负荷数据集.rar
    优质
    该数据集包含2012年全球能源预测竞赛中的风电负荷相关数据，涵盖多个时间段和地点的风力发电量及气象信息。 电力负荷数据集适用于电气负荷预测和时间序列预测。
     
  • 行人数据库中的负样本
    优质
    行人数据库中的负样本一文探讨了计算机视觉领域中用于训练行人检测算法的数据集中非行人类别的图像选取与应用，旨在提高模型识别精度和鲁棒性。 资源不含行人数据库，已经剪切好负样本，在训练时直接导入路径即可。
     
  • OpenCV人脸检测样本数据集，含正负样本
    优质
    本数据集包含用于训练和测试的人脸检测模型的图像样本，其中包括标记有脸部目标的正面样本及无此类目标的负面样本，适用于基于OpenCV的人脸识别研究。 网上收集来的人脸识别数据集包含正样本（人脸）和负样本（背景），每类均有10000张以上图片，可以用来训练haar分类器。