LSTM负荷预测项目教程

LSTM负荷预测项目教程

lstm-load-forecastingElectricity load forecasting with LSTM (Recurrent Neural Network)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ls/lstm-load-forecasting

1. 项目的目录结构及介绍

lstm-load-forecasting/
├── data/
│   └── (数据文件)
├── models/
│   └── (模型文件)
├── notebooks/
│   └── (Jupyter Notebook文件)
├── results/
│   └── (结果文件)
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── _config.yml
├── config.json

• data/: 存储项目所需的数据文件。
• models/: 存储训练好的模型文件。
• notebooks/: 包含用于数据分析和模型训练的Jupyter Notebook文件。
• results/: 存储模型预测的结果文件。
• .gitignore: 指定Git版本控制系统忽略的文件和目录。
• LICENSE: 项目的许可证文件。
• README.md: 项目说明文档。
• _config.yml: 配置文件。
• config.json: 项目的配置文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是位于notebooks/目录下的Jupyter Notebook文件。这些文件用于数据预处理、模型训练和结果分析。以下是一些关键的Notebook文件：

• LSTM_Load_Forecasting.ipynb: 主要的数据处理和模型训练Notebook。
• Forecast_Comparison.ipynb: 用于比较不同模型的预测结果。
• Rolling_Forecast.ipynb: 用于滚动窗口预测的Notebook。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要是config.json。这个文件包含了项目运行所需的各种配置参数，例如数据源、模型参数、预测参数等。以下是一个示例配置文件的内容：

{
  "data_source": {
    "load": "ENTSO-E API",
    "weather": "Dark Sky API"
  },
  "model_parameters": {
    "epochs": 50,
    "batch_size": 32
  },
  "prediction_parameters": {
    "window_size": 24
  }
}

• data_source: 指定数据来源，包括负荷数据和天气数据。
• model_parameters: 包含模型训练的参数，如训练轮数和批次大小。
• prediction_parameters: 包含预测的参数，如窗口大小。

以上是LSTM负荷预测项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用该项目。

lstm-load-forecastingElectricity load forecasting with LSTM (Recurrent Neural Network)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ls/lstm-load-forecasting