electricity consumption data,R

最新推荐文章于 2024-09-11 10:34:14 发布
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分类专栏： R

daixu

r语言electricity数据集_R语言多元逐步回归模型分析房价和葡萄酒价格：选择最合适的预测变量...
weixin_27240351的博客
02-11 707
包含更多的预测变量不是免费的：在系数估算的更多可变性，更难的解释以及可能包含高度依赖的预测变量方面要付出代价。确实，对于样本大小，在线性模型中可以考虑的预测变量最大数量为 p。或等效地，使用预测变量p 拟合模型需要最小样本量。如果我们考虑p = 1 和 p = 2 的几何，这一事实的解释很简单：如果p = 1，则至少需要n = 2个点才能唯一地拟合一条线。但是，这条线没有给出关于其周围变化...
数据挖掘知识点
weixin_51594670的博客
02-25 338
df["脾胃虚弱证型系数"] = pd.cut(df["脾胃虚弱证型系数"], [0,0.154,0.256,0.375,0.526], labels=["E1", "E2", "E3", "E4"],include_lowest=True)df["冲任失调证型系数"] = pd.cut(df["冲任失调证型系数"], [0,0.201,0.288,0.415,0.61], labels=["C1", "C2", "C3", "C4"],include_lowest=True)
MS-Capstone-Project-Detecting-Household-Occupancy-Through-Electricity-Consumption-Data:该存储库包含我在数据科学领域的硕士学位的最终项目的代码
03-17
MS-Capstone-Project-Detecting住户占用率（通过电力消耗数据） 占空检测在各种各样的应用中有许多有用的用途，从HVAC和照明系统到在家中舒适的智能恒温器。 传统使用的方法（例如与磁簧开关结合的PIR传感器）容易出错，昂贵且麻烦。 通过用电量数据，数字电表提供了一种新颖的选择和一种机会主义的方法，因为它们已经存在或将要安装在全球数百万个家庭中。 因此，这些智能电表的安装，使用和维护不会给居民带来额外的费用。 现有传感器的机会性使用增加了占用监控功能，因此提高了楼宇自动化系统的接受度。 在本项目中，我们旨在说明在特征工程领域中使用机器学习方法和技术，即功耗数据可以作为家庭占用的可行预测指标。 我们还旨在调查在夏季训练的模型在冬季是否可以正常运行。 ECO（电力消耗和占用）数据集是一个全面的开源（Creative Commons License CC BY 4.0
用电量数据分享
gitblog_09720的博客
09-11 357
用电量数据分享 【下载地址】用电量数据分享分享 本仓库提供了一个用电量数据资源文件，旨在分享用电量相关的数据。该资源文件包含了详细的用电量数据，适用于数据分析、研究或其他相关用途。 项目地址: https://gitcode.co...
NILM非侵入式负荷识别（papers with code、data）带代码的论文整理——(公开数据集、工具、和性能指标篇) 全网最全
Ben出没冇注意的博客
01-10 1万+
这篇文章主要介绍用于非侵入式负荷识别领域目前的公开数据集、工具和其它等。
Energy-Consumption-Model:PJM互联LLC能耗数据模型
03-18
时间序列分析和预测：用电量模型 概括： 在美国东部的各种相关公用事业集团内，通过互连电网区域开发电力消耗的时间序列分析和预测。数据来自州际输电公司PJM Interconnection LLC的Kaggle（ ）。...
r语言electricity数据集_R语言各个包里面的数据集
weixin_39572972的博客
12-21 1964
PackageItemTitlecsvdocdatasetsAirPassengersMonthly Airline Passenger Numbers 1949-1960datasetsBJsalesSales Data with Leading IndicatordatasetsBODBiochemical Oxygen DemanddatasetsFormaldehydeDeterminat...
Raspberry-Pi-Electricity-Monitor：用于监控使用Raspberry Pi的房屋的电力消耗的软件
02-05
要运行，请执行sudo python raspberry-pi-electricity-monitor.py &或将其添加到/etc/rc.local以在引导时运行。 在浏览器中访问您的pi以查看数据。 我添加了一个新脚本（ maplin2emoncms.py ），可用于将数据推在...
A taxonomy and survey on Green Data Center Networks
03-23
electricity cost of data centers are also growing. Network infrastructure being the communication backbone of the data center plays a pivotal role in the data center’s scalability, performance, ...
MATLAB Fundamentals＞＞＞Smoothing Electricity Data
syluxhch的博客
01-22 1227
The dates are spaced one calendar month apart. However, the months have different lengths, so the usage data is spaced slightly unevenly. To use the dates as sample points, you need to specify the window length as a duration.附加练习有何不同，”SamplePoints“，到底该怎么用？
数据分析课程设计(数学建模+数据分析+数据可视化)——利用Python开发语言实现以及常见数据分析库的使用
华数云图小分队的博客
06-28 9606
近年来，随着精准资助的不断推进以及信息化技术的不断提升，本文通过对学生的餐厅消费数据进行数据分析，利用数据可视化、数学建模、机器学习算法，借助Python进行算法实现，隐蔽地认定困难学生，并通过隐蔽的方式给予适度的资助补偿，进一步完善精准资助机制。 首先进行数据预处理，根据附件中的数据，删除不相关数据、缺失补全、特征提取等。根据附件1-3中该组学生不同学年的日三餐餐厅消费金额数据记录
【数据挖掘】家庭用电预测——数据清洗与数据分析
qq_39172059的博客
03-11 4825
以上数据都是间隔一分钟测得的，有功功率单位为 KW，有功电能的单位为瓦时，通过有功率乘以时间（1分钟=1/60小时）乘以1000计算得到总的有功电能消耗，单位为瓦时，减去三个sub之和，得到了家庭中其他电路的电能消耗。可以看到，在北半球法国巴黎较暖的月份，有功功率比较大的点少，而在较冷的月份，有功功率比较大的点多。parse_dates：{'datetime':[0,1]}将原数据中的第1、2列作为新的列名为 ‘datatime’ 的列，即将原来的日期列、时间列合并为日期时间一列；
python 数据挖掘（11）-- 聚类分析
ouprince
08-27 1320
这里介绍 Kmeans 聚类算法，K-Means 聚类算法在之前就介绍过，只不过哪个时候用的是 mahout 算法的原理和过程不再介绍了，在 NLP 专栏可以找到，不再累述，主要是这里增加了一个聚类结果可视化工具 TSNE,它的定位是高维数据的可视化，TSNE 提供了一种有效的数据降维方式，让我们可以在 2 维或者 3 维的空间对高维数据展示聚类结果。数据consumption_data.x...
PyTorch：Dataset()与Dataloader()的使用详解
Flag_ing的博客
10-19 4089
目录 1、Dataset类的使用 2、Dataloader类的使用 3、总结 Dataset类与Dataloader类是PyTorch官方封装的用于在数据集中提取一个batch的训练用数据的接口，其实我们也可以自定义获取每个batch的方法，但是对于大数据量的数据集，直接用封装好的接口会很大程度上提升效率。 一般情况下，Dataset类与Dataloader类是配合着使用的，Dataset负责整理数据，Dataloader负责在整理好的数据中按照一定的规则取出batch_size个数据来供网络训练
聚类问题-第一关
qq_20901663的博客
12-10 4950
xx 说明：本题来自老师布置的作业，本篇仅仅是记录日常学习 第1关：数据探索和预处理 任务要求 参考答案 评论 实验任务 实验数据 本关任务 测试说明 实验任务 市场细分是企业营销中的常用手段，按照消费者的行为和欲望，把因规模过大导致企业难以服务的总体市场划分成若干具有共同特征的子市场，处于同一细分市场的消费群被称为目标消费群。本实验将对餐饮企业的消费顾客进行市场细分，从而帮助企业准确定位目标分众。 实验数据 实验使用餐饮企业的顾客消费行为数据集，该数据集中包含940条记录，每条记录包
R各个包里面的数据集列表
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四纪启悟 · 数据科学
07-07 1万+
Package  Item  Title  csv  doc datasets AirPassengers Monthly Airline Passenger Numbers 1949-1960 CSV DOC datasets BJsales Sales Data with Leading Indicator CSV DOC
5-8 离散点检测（改进版无error）
微电子学与固体电子学-俞驰
05-03 2092
#-*- coding: utf-8 -*- #使用K-Means算法聚类消费行为特征数据 import numpy as np import pandas as pd if __name__=='__main__': #参数初始化 inputfile = '../data/consumption_data.xls' #销量及其他属性数据 k = 3 #聚类的类别 thresh...
数据预处理-数据变换-属性构造
见贤思齐
08-04 1568
代码来源: Python数据分析与挖掘实战  #-*- coding: utf-8 -*- #线损率属性构造 import pandas as pd inputfile = '../data/electricity_data.xls' #供入供出电量数据 outputfile = './electricity_data_analyze_option.xls' #属性构造后数据文...
[Python聚类] K-Means聚类算法分类
memory专栏
06-10 8780
根据数据将客户分类成不同客户群，并评价这些客户群的价值。 数据示例 部分餐饮客户的消费行为特征数据如下： 方法 采用K-Means聚类算法，设定聚类个数为3，最大迭代次数为500次，距离函数取欧式距离。 代码实现 #-*- coding: utf-8 -*- #使用K-Means算法聚类消费行为特征数据 import pandas as pd #参数初始化 inputfil...
用电量 R语言 聚类
最新发布
12-18
在R语言中，电量数据通常用于分析用户的消费模式或电力系统的负荷管理。通过聚类分析，我们可以将用户分为几个类别，每个类别内的用户用电情况相似。这有助于识别潜在的消费者群体、优化供电策略或发现异常用电行为。 以下是使用R进行电量数据聚类的基本步骤： 1. **数据准备**：首先，你需要导入包含电量数据（例如时间序列数据，每条记录包含日期和每天的电量消耗）的CSV或其他格式文件，并对数据进行清洗和预处理，如缺失值处理、异常值检测等。 ```R data <- na.omit(data) ``` 2. **数据转换**：如果你的数据是时间序列，可以将其转化为适合聚类的时间序列对象（如`ts()`函数），以便后续分析。 ```R electricity_ts <- ts(data_cleaned$consumption, frequency = 365) # 假设频率是一年365天 ``` 3. **选择合适的距离度量**：对于时间序列数据，常用的度量可能是滑动窗口内的平均差（如`rollapply()`或`zoo::rollmean()`）或动态时间规整（Dynamic Time Warping, DTW）。 4. **选择聚类算法**：R语言提供多种聚类算法，如K-means、DBSCAN、谱聚类（如`fastcluster::dbscan()`或`factoextra::fviz_dend()`）。根据数据特点和目标选择合适的算法。 ```R set.seed(123) # 为了得到可复现的结果 k <- 5 # 假设我们想分5类 clusters <- kmeans(electricity_ts, centers = k) ``` 5. **结果可视化和评估**：最后，你可以用`ggplot2`或` factoextra`包绘制簇的分布图，检查聚类效果是否合理，并可能需要调整聚类数目。 ```R library(ggplot2) autoplot(clusters) + labs(title = "Electricity Consumption Clustering") # 或者使用fpc包评估内部凝聚度（Silhouette Coefficient） library(factoextra) silhouette(clusters$cluster, electricity_ts, main = "Silhouette Plot") ```
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