采用xgboost和LSTM算法,可以以实验室的数据为基础,构建基本的数学模型,初步计算电池中的剩余能量,然后依据车主用车情况(道路情况和气象情况),转化为剩余里程数,避免出现”虚电”的情况。根据上述分析可以看出,电池电量的预测,根据气象,道路和用车情况可以分为不同的类型,车主使用一次车辆可以看作是一定时间内的连续数据,...
下面我们开始使用三种不同的时间序列算法:SARIMA、XGBoost和CNN-LSTM,进行建模并比较 对于所有三个模型,都使用预测下一个数据点进行预测。Walk-forward验证是一种用于时间序列建模的技术,因为随着时间的推移,预测会变得不那么准确,因此更实用的方法是在实际数据可用时,用实际数据重新训练模型。 在建模之前需要更详细地研...
2.模型(训练集和测试集比例为4:1,也就是训练集有前7008行数据,测试集有后1752行数据) 全年发电数据显示 编辑 训练集与测试集的划分 编辑 2.1.LSTM模型 编辑 2.2.CNN_LSTM模型 编辑 2.3.XGBoost回归模型 编辑 3.效果 3.1.LSTM模型下的测试集预测值与真实值 编辑 3.2.CNN_LSTM模型下的...
客户倾向于在星期一(促销)和星期日(没有促销)购买更多商品。 我看不到任何年度趋势。仅季节性模式。 点击文末 “阅读原文” 获取全文完整代码数据资料。 本文选自《Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析》。 点击标题查阅往期内容 Matlab用深度学习长短期记忆(LSTM)神经网络对文本数据进行分类RN...
LSTM XGBoost 问题定义 我们在两个不同的表中提供了商店的以下信息: 商店:每个商店的ID 销售:特定日期的营业额(我们的目标变量) 客户:特定日期的客户数量 StateHoliday:假日 SchoolHoliday:学校假期 StoreType:4个不同的商店:a,b,c,d CompetitionDistance:到最近的竞争对手商店的距离(以米为单位) CompetitionOpenSi...
基于XGBoost和LSTM的台风强度预测模型分析
LSTM XGBoost 问题定义 我们在两个不同的表中提供了商店的以下信息: 商店:每个商店的ID 销售:特定日期的营业额(我们的目标变量) 客户:特定日期的客户数量 StateHoliday:假日 SchoolHoliday:学校假期 StoreType:4个不同的商店:a,b,c,d CompetitionDistance:到最近的竞争对手商店的距离(以米为单位) ...
LSTM XGBoost 问题定义 我们在两个不同的表中提供了商店的以下信息: 商店:每个商店的ID 销售:特定日期的营业额(我们的目标变量) 客户:特定日期的客户数量 StateHoliday:假日 SchoolHoliday:学校假期 StoreType:4个不同的商店:a,b,c,d CompetitionDistance:到最近的竞争对手商店的距离(以米为单位) ...
LSTM XGBoost 问题定义 我们在两个不同的表中提供了商店的以下信息: 商店:每个商店的ID 销售:特定日期的营业额(我们的目标变量) 客户:特定日期的客户数量 StateHoliday:假日 SchoolHoliday:学校假期 StoreType:4个不同的商店:a,b,c,d CompetitionDistance:到最近的竞争对手商店的距离(以米为单位) ...
本文亮点:(1)为准确描述电池的老化机理,从电池充电数据提取6个HFs,分为时间、能量、IC三类特征;(2)为降低同类型特征之间的信息冗余,采用双相关性特征处理方法,筛选出代表性更强的组合HFs;(3)针对传统SOH估计模型依赖大量HFs测试数据的问题,提出一种基于LSTM-XGBoost模型的SOH估计方法来预估电池SOH。