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时间序列预测代码-MATLAB-在线概率负荷预测

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简介：
本项目提供了一套基于MATLAB的时间序列预测工具包，专门用于电力系统中的在线概率负荷预测。利用历史数据进行建模，有效提高预测精度与可靠性。 时间序列预测代码MATLAB 基于自适应在线学习（APLF）的概率负荷预测 该存储库包含实现概率负荷预测的MATLAB代码，方法基于论文中的描述。 方法实现： - APLF文件夹内包括主文件`APLF.m` - `initialize.m`函数用于初始化模型参数 - `projection.m`函数以高斯密度形式给出负荷预测和概率负荷预测（均值与标准差） - `test.m`函数量化RMSE及MAPE的预测误差 - `update_model.m`为每个新训练样本更新模型 - `update_parameters.m`用于更新模型参数 数据： 使用7个公开的数据集，这些数据集代表不同大小的区域。保存在.mat文件中的结构包含以下字段：每小时加载时间序列、温度时间序列以及衡量负载的日期和时标。 安装说明: 可以通过克隆存储库来获取代码。

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  • 时间序列预测代码-MATLAB-在线概率负荷预测
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    本项目提供了一套基于MATLAB的时间序列预测工具包，专门用于电力系统中的在线概率负荷预测。利用历史数据进行建模，有效提高预测精度与可靠性。 时间序列预测代码MATLAB 基于自适应在线学习（APLF）的概率负荷预测 该存储库包含实现概率负荷预测的MATLAB代码，方法基于论文中的描述。 方法实现： - APLF文件夹内包括主文件`APLF.m` - `initialize.m`函数用于初始化模型参数 - `projection.m`函数以高斯密度形式给出负荷预测和概率负荷预测（均值与标准差） - `test.m`函数量化RMSE及MAPE的预测误差 - `update_model.m`为每个新训练样本更新模型 - `update_parameters.m`用于更新模型参数 数据： 使用7个公开的数据集，这些数据集代表不同大小的区域。保存在.mat文件中的结构包含以下字段：每小时加载时间序列、温度时间序列以及衡量负载的日期和时标。 安装说明: 可以通过克隆存储库来获取代码。
     
  • 基于MATLAB的负荷预测代码-在线概率预报聚合方法研究
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    本研究利用MATLAB开发了负荷预测代码，专注于在线概率预报的聚合技术，旨在提高电力系统中长期和短期负荷预测的准确性和可靠性。 负荷预测数学代码可信度在线概率预测汇总（APFC）包含了用于执行信心十足的在线概率预测及数据汇总所需的代码。我们使用了文中描述的具体实现细节。“synthetic_data_exp”与“real_data_exp”这两个方法文件夹里有进行概率预测和数据汇总所需的所有Matlab脚本。 所用的数据来自2014年全球能源预测竞赛（GEFCom2014）中公开可用的Loadtreck数据集。我们将这些数据保存为.mat格式，其中包含了以下字段：每小时负荷的时间序列、温度时间序列以及记录负载测量值的日期和具体时刻或时间戳；此外还有同步日历参数表（包括季节、星期几及一天中的时段）。
     
  • 基于LSTM、ARIMA和Prophet的时间序列负荷预测
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    本研究探讨了LSTM、ARIMA及Prophet三种算法在时间序列负荷预测中的应用效果，旨在通过对比分析选择最优预测模型。 使用LSTM、ARIMA和Prophet三种时间序列预测算法来实现单变量周期性数据的预测。
     
  • 时间序列预测的MATLAB代码
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    本资源提供了一系列用于执行时间序列预测任务的MATLAB代码。涵盖多种算法和模型，适合数据分析与机器学习初学者及专业人士使用。 举例说明了如何进行序列的建模预测，并详细列出了原代码。
     
  • 基于MATLAB的时间序列预测代码-LCFIT：在线李-卡特死亡率模型预测
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    本项目提供一个基于MATLAB实现的时间序列预测工具LCFIT，专注于应用李-卡特模型进行在线死亡率预测。 时间序列预测是数据分析领域中的一个重要话题，在统计学和机器学习中有着广泛的应用。MATLAB作为一个强大的数值计算与编程环境，被用于实现各种复杂的时间序列模型。“LCFIT:在线李·卡特死亡率预测”项目专注于使用MATLAB进行时间序列预测，并特别针对死亡率数据的应用。 李-卡特模型（Lee-Carter Model）是一种在人口统计学中广泛应用的方法，能够有效预测未来的人口死亡率。该方法由Paul Lee和Kei-Hiroshi Carter于1992年提出，它基于年龄与时间两个维度对死亡率进行建模，可以捕捉到随时间和年龄变化的死亡率趋势。 使用MATLAB实现李-卡特模型通常包括以下步骤： 1. **数据预处理**：收集并整理历史上的死亡率数据。这些数据一般以年龄和年份为索引的数据矩阵形式存在，并且需要按照特定年龄段与相应年份进行排列。 2. **参数估计**：使用MATLAB的优化工具箱，例如`lsqcurvefit`函数来估算模型中的参数。李-卡特模型通常包括两个主要类型参数——年龄趋势和年度效应，这些通过最小二乘法或其他优化算法求解获得。 3. **模型构建**：该公式可以表示为 `log(mortality) = a_age + b_age * time + k_age + error` ，其中，`a_age` 和 `b_age` 代表与年龄相关的参数；而 `k_age` 则是年度效应的体现。此外，还有时间变量（即年份）、死亡率以及随机误差项。 4. **模型校验**：通过分析残差和检查自相关性等方法来验证所建立模型的有效性和稳定性。 5. **预测**：一旦确定了所有参数值后，就可以利用此模型对未来几年的死亡率进行预估。这需要将未来的年份代入公式，并结合年龄及时间趋势来进行计算。 6. **结果可视化**：借助MATLAB提供的绘图功能（如`plot`或 `surf`），可以以图形方式展示拟合效果和预测结果，从而帮助理解模型的表现。 项目中的“LCFIT-coherent-fix”可能是对原李-卡特模型的优化版本，可能针对特定问题进行了改进。这或许包括更稳健的数据处理流程、更为精确的参数估计方法或用于改善预测准确度的技术等。“LCFIT:在线李·卡特死亡率预测”是一个基于MATLAB的时间序列分析项目，旨在为研究者和实践工作者提供一个可扩展且灵活的人口死亡率预测工具。通过深入学习并应用该代码库，可以提升在时间序列分析及人口统计学领域的专业技能。 理解这些概念和技术对于掌握此项目的原理与操作至关重要。
     
  • 时间序列预测代码包.rar_完整的时间序列预测程序_时间序列分析与预测
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    本资源为一个包含完整时间序列预测算法的代码包，适用于进行时间序列数据分析和预测的研究人员及开发者。 这个程序是自己编写的多个时间序列的集合，它包含了一个完整的时间序列处理功能，并且每一句代码都有详细的解释。
     
  • MATLAB中的时间序列预测代码
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    本段代码展示了如何使用MATLAB进行时间序列数据的预测分析。通过应用ARIMA模型及其他高级统计方法，实现对未来趋势的有效预测。 时间序列预测是机器学习中的一个重要任务，旨在根据历史数据来预测未来的事件。Matlab是一款强大的软件工具，在科学计算、数据分析以及机器学习领域被广泛使用。本段落将介绍如何在Matlab中实现时间序列的预测，并详细解析相关代码。 **一、时间序列预测简介** 时间序列预测可以应用于股票市场分析、气候学研究和交通流量估计等多个领域。常见的方法包括自回归移动平均模型（ARIMA）、神经网络及Prophet等算法。 **二、使用Matlab进行时间序列预测** 1. **导入数据** ```matlab data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]; % 这里可以替换为实际的时间序列数据 ``` 2. **创建ARIMA模型** ARIMA模型包含三个部分：自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）。在下面的例子中，我们将设置p、d和q的值分别为1。 ```matlab p = 1; % 自回归阶数 d = 1; % 差分阶数 q = 1; % 移动平均阶数 model = arima(data, p, d, q); ``` 3. **拟合模型** 使用`stepfit()`函数进行ARIMA模型的参数估计。 ```matlab [fittedModel, stats] = stepfit(model); ``` 4. **预测未来值** 根据已知的数据，我们可以用这个模型来预测接下来的时间点上的数据。例如，我们设定n为5，则将对未来五个时间点进行估计。 ```matlab n = 5; % 预测未来5个时间点的数值 forecast = forecast(fittedModel, n); ``` 5. **绘制预测结果** 我们可以通过图形化的方式展示原始数据和模型预测的数据对比情况。 ```matlab plot(data); hold on; plot(forecast,r); legend(实际值, 预测值); xlabel(时间点); ylabel(数值); title(ARIMA时间序列预测结果); ``` **三、结论** 通过上述步骤，我们使用Matlab实现了基于ARIMA模型的时间序列预测。这种方法在许多领域都有广泛的应用前景，并能帮助研究者更好地理解和利用历史数据对未来进行科学的预测分析。
     
  • 基于小波变换的电力负荷时间序列预测
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    本研究提出了一种基于小波变换的电力负荷时间序列预测方法，通过分解和重构技术提高预测精度，适用于电网调度与管理。 在电力系统运营与规划过程中，准确的负荷预测至关重要。一种先进的技术是“基于小波变换的时间序列负荷预测”，它利用了数学工具——小波分析的强大功能来处理非线性及非平稳的数据特征。 首先讨论一下小波变换：这种方法不同于传统的傅立叶变换只能提供全局频域信息，而能够在时间和频率上同时提供局部信息。因此，对于包含突变或瞬态特性的数据（如电力负荷），使用小波变换可以更好地捕捉其特性变化，并为后续分析和预测提供了丰富的细节。 接下来是多层感知器(MLP)的应用：这是一种前馈神经网络模型，具有学习复杂非线性关系的能力。在本案例中，经过小波变换处理后的电力负荷数据被输入到MLP模型进行训练与优化，从而构建出能够准确反映历史负载模式的预测工具。 文件`forecast.m`很可能包含了实现该预测算法的具体代码，并使用了MATLAB编程语言来完成神经网络的设计、训练及调试工作。而其他相关脚本如`atfilter.m`, `shell.m`以及函数如计算误差指标NMSE的功能可能分别用于数据预处理、流程管理或结果评估等环节。 整个负荷预测过程通常包括以下步骤： 1. 数据预处理：清洗和归一化历史电力需求记录。 2. 小波变换：利用特定的小波基对时间序列进行分解，提取关键特征。 3. 特征选择：根据小波系数的重要程度筛选出最具影响力的变量作为模型输入。 4. 构建预测模型：基于MLP框架或其他机器学习方法训练并优化模型性能。 5. 模型验证与评估：使用独立的数据集测试模型效果，并通过NMSE等标准衡量其准确性。 6. 实施未来负荷的预测任务。 综上所述，“基于小波变换的时间序列负荷预测”是一项结合了数学理论、人工智能技术及软件工具的应用实践，旨在提升电力系统中负载预估的质量与可靠性。此外，这项方法还可以在其他需要非线性时间序列分析的问题领域得到广泛应用和发展。
     
  • 【时间序列预测】利用LSTM的时序预测及MATLAB完整代码
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    本资源介绍如何使用LSTM进行时间序列预测，并提供详细的MATLAB代码实现。适合数据科学与机器学习爱好者研究和实践。 LSTM的核心思想是通过三个门控单元（输入门、遗忘门、输出门）来控制记忆单元中的信息流动，从而灵活地管理信息的存储与清除。 输入门：该机制决定新的数据应否被引入到记忆单元中。它通过对当前时刻的数据和前一时刻隐藏状态进行计算，产生一个0至1之间的数值作为是否接纳新输入的依据。 遗忘门：此功能用于确定何时舍弃先前的记忆内容。同样通过分析当前输入与上一步隐藏层的状态信息获得介于0和1之间的一个值来决定保留还是放弃旧有记忆。 记忆单元：这一组件专门负责保存并传递长期依赖的信息，根据输入门及遗忘门的指示进行相应的更新或维持操作。 输出门：此环节控制从记忆单元中提取的数据量。它通过与当前数据流以及上一步隐藏状态的相关计算生成一个0到1范围内的数值来调节输出的重要性。 LSTM的工作流程可以被简化为上述几个关键步骤。
     
  • 负荷预测_BP神经网络在负荷预测中的应用及研究.bp负荷预测
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    本论文探讨了BP（反向传播）神经网络技术在电力系统负荷预测中的应用与优化方法。通过分析历史数据，建立模型并进行预测，旨在提高预测精度和可靠性，为电网的规划和调度提供科学依据。 利用神经网络算法进行负荷预测，通过选取若干天的历史数据来预测接下来几天的负荷情况。