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2022年第十届泰迪杯B题电力系统负荷预测完整代码(原创)

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简介：
本作品为2022年第十届泰迪杯竞赛B题参赛作品，专注于电力系统负荷预测，提供一套完整的原创代码解决方案。 2022第十届泰迪杯B题电力系统负荷预测全套代码，直接运行即可。其中包括机器学习（XGBoost、LightGBM、CATBoost），神经网络（LSTM），时序模型（ARIMA、Prophet）以及时间突变检测方法（MK检验、3Sigma原则）。此外还有全套时序可视化工具，能够解决B题所有问题。

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  • 2022年第十届泰迪杯B题电力系统负荷预测完整代码(原创)
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    本作品为2022年第十届泰迪杯竞赛B题参赛作品，专注于电力系统负荷预测，提供一套完整的原创代码解决方案。 2022第十届泰迪杯B题电力系统负荷预测全套代码，直接运行即可。其中包括机器学习（XGBoost、LightGBM、CATBoost），神经网络（LSTM），时序模型（ARIMA、Prophet）以及时间突变检测方法（MK检验、3Sigma原则）。此外还有全套时序可视化工具，能够解决B题所有问题。
  • 第十届泰迪杯B题电力负荷预测完整代码
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    本作品为第十届泰迪杯竞赛B题解决方案，专注于电力系统负荷预测。通过分析历史用电数据，运用多种机器学习算法进行建模，并提供完整的Python代码实现。旨在提高电网运行效率和稳定性。 原创代码 B题全套代码直接运行即可。本次赛题为长序列时间序列预测任务，该Baseline对数据进行了处理与特征提取，基于5折LightGBM全流程运行时间一般在2分钟内。本次代码首先对数据进行可视化，其次对数据进行特征工程，最后通过机器学习catboost、xgboost、lightgbm进行预测，并包括了神经网络LSTM以及时序prophet模型和ARIMA的实现。文中涵盖了数据清洗、特征工程、模型预测及后期优化策略等内容，且提供了完整的可视化展示。 针对问题二，代码实现了时间突变检测与MK检验、Pettit检验等全套统计方法，并应用3σ准则进行了异常值处理。
  • 第十届泰迪杯B题电力负荷的代码
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    本段代码为第十届泰迪杯竞赛中针对B题电力负荷预测所编写，包含了数据预处理、模型建立及评估等关键步骤。 第十届泰迪杯B题电力负荷代码及根据现发布的数据进行分析的可视化图将会持续更新。这套针对2022年第十届泰迪杯B题的电力系统负荷预测全套代码可以直接运行，其中包括机器学习（XGBoost、LightGBM、CATboost）、神经网络（LSTM）和时序模型（ARIMA、Prophet），还有时间突变检测方法（MK检验、3Sigma原则）以及全套时序可视化工具。该套代码能够解决B题的所有问题。
  • 2022年第十届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛B题 解题完整代码
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    本简介提供2022年第10届泰迪杯数据挖掘挑战赛B题目的详细解题过程及完整代码，涵盖问题分析、模型选择与实现，适合数据科学爱好者学习参考。 2022第十届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛B题 完整解题代码
  • 第十届泰迪杯挑战赛B题：电力预测赛题及数据
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    本简介介绍第十届泰迪杯挑战赛B题，涉及电力需求预测。参赛者需利用提供的历史用电数据构建模型，准确预测未来电力消耗趋势，为能源管理提供科学依据。 第十届泰迪杯挑战赛B题涉及电力预测问题，并提供了相应的数据。
  • 第十届泰迪杯B题原始资料
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    第十届泰迪杯B题原始资料包含了该赛事中B题目的全部背景信息、数据和要求，为参赛者提供了进行深度分析与建模所需的完整素材。 第十届泰迪杯B题提供了原始数据供参赛者使用。
  • 泰迪杯第十一届B题数据
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    泰迪杯第十一届竞赛的B题数据集，包含了用于数据分析和建模的丰富信息资源，旨在促进参赛者的数据科学技能。 第十一届泰迪杯B题数据包含了丰富的实际应用场景案例与挑战性问题，旨在促进参赛者在数据分析、算法设计及模型应用等方面的技能提升。该题目涉及的数据集涵盖多个领域的真实业务场景，为参赛团队提供了深入探索大数据分析技术的机会。 通过参与此项目，学生和专业人士能够锻炼解决复杂问题的能力，并且有机会与其他参与者交流分享各自的见解与经验。此外，这还是一个展示个人或团队研究成果的良好平台，在比赛中表现出色的队伍将获得相应的认可及奖励。 总之，第十一届泰迪杯B题为所有参赛者提供了一个难得的学习与发展机会，鼓励大家积极参与其中并挑战自我极限。
  • 第十届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛——电力系统负荷预测分析资料集.zip
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    本资料集为第十届泰迪杯数据挖掘挑战赛专用资源，专注于电力系统负荷预测分析，提供详尽的数据和案例研究，助力参赛者提升数据分析能力。 第十届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛-电力系统负荷预测分析是一个与数据挖掘和电力系统负荷预测相关的比赛项目。参赛者需要利用数据分析技能，特别是数据挖掘技术来对电力系统的负荷进行预测。 以下是涉及的关键知识点： 1. 数据挖掘：从大量数据中发现有价值信息的过程，包括预处理、模式发现和知识表示三个阶段。常用的方法有分类、聚类、关联规则学习等。 2. 电力系统负荷预测：准确的负载需求预测对于平衡供需至关重要。常用的预测方法有时间序列分析、线性回归和支持向量机（SVM）等。 3. 时间序列分析：用于按时间顺序排列的数据进行统计分析，常在电力负荷预测中应用ARIMA和状态空间模型。 4. 神经网络：人工神经网络能够处理非线性和复杂关系。多层感知器（MLP）、长短期记忆网络（LSTM）等模型能有效捕捉动态变化的负载需求。 5. 支持向量机（SVM）：在小样本情况下表现优越，通过构造最优超平面来预测负荷。 6. 数据预处理：包括数据清洗、缺失值处理和特征工程。对于电力负荷数据，可能需要考虑时间戳、季节性等因素的影响。 7. 特征选择与工程：从原始数据中构建或选择有意义的特征以提高预测准确性，如平均负载等。 8. 评估指标：常用的性能评价标准包括均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）和决定系数（R²）等。 9. 泰迪杯数据分析技能赛：旨在提升学生与专业人士的数据分析能力。参赛者需运用理论知识解决实际问题，提高数据素养。 此比赛涵盖了电力系统负荷预测相关的数据挖掘技术和应用，并要求参与者具备预处理、特征工程及模型评估的能力以及对行业特性和需求的理解。通过竞赛可以增强实战能力和团队协作技能。
  • 第十届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛B题 解题完整代码
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    本资料提供第十届泰迪杯数据挖掘挑战赛B题解题完整代码，涵盖问题分析、模型构建与优化全过程，适合数据挖掘和机器学习的学习者参考。 第十届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛B题完整解题代码。
  • 第十届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛B题 解题完整代码
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    本作品为第十届泰迪杯数据挖掘挑战赛B题参赛队伍的解题全过程记录，包含详尽的数据处理、模型构建及优化策略，提供完整的代码实现。适合数据分析与机器学习爱好者参考学习。 第十届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛B题完整解题代码。