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python用支持向量机回归(SVR)模型分析用电量预测电力消费|附代码数据

由于这是一个时间序列，如果我们想预测下一小时的能耗，训练数据中任何给定的X向量/Y目标对都应该提供当前小时的用电量（Y值，或目标）与前一小时（或过去多少小时）的天气数据和用量（X向量）。...# 在每个X向量中加入历史用量 # 设置预测的提前小时数 hours = 1 # 设置历史使用小时数 hourswin = 12 for k in range(hours,hours+hourswin...换句话说，温度一栏中的73的值看起来会比前一小时的千瓦时使用量中的0.3占优势，因为实际值是如此不同。...# 使用SVR模型来计算预测的下一小时使用量  SVRpredict(X_test_scaled) # 把它放在Pandas数据框架中，以便于使用 DataFrame(predict_y) 绘制测试期间的实际和预测电力需求的时间序列...绘制测试期间的每日总千瓦时图 y_test_barplot ax.set_ylabel('每日总用电量（千瓦时）') # Pandas/Matplotlib的条形图将x轴转换为浮点，所以需要找回数据时间

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python用支持向量机回归(SVR)模型分析用电量预测电力消费|附代码数据

：需要附加上以前的用电需求的历史窗口由于这是一个时间序列，如果我们想预测下一小时的能耗，训练数据中任何给定的X向量/Y目标对都应该提供当前小时的用电量（Y值，或目标）与前一小时（或过去多少小时）的天气数据和用量...# 在每个X向量中加入历史用量# 设置预测的提前小时数hours = 1# 设置历史使用小时数hourswin = 12for k in range(hours,hours+hourswin):...换句话说，温度一栏中的73的值看起来会比前一小时的千瓦时使用量中的0.3占优势，因为实际值是如此不同。...# 使用SVR模型来计算预测的下一小时使用量 SVRpredict(X_test_scaled)# 把它放在Pandas数据框架中，以便于使用DataFrame(predict_y)绘制测试期间的实际和预测电力需求的时间序列...### 绘制测试期间的每日总千瓦时图y_test_barplotax.set_ylabel('每日总用电量（千瓦时）')# Pandas/Matplotlib的条形图将x轴转换为浮点，所以需要找回数据时间

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    python用支持向量机回归(SVR)模型分析用电量预测电力消费|附代码数据

    ：需要附加上以前的用电需求的历史窗口由于这是一个时间序列，如果我们想预测下一小时的能耗，训练数据中任何给定的X向量/Y目标对都应该提供当前小时的用电量（Y值，或目标）与前一小时（或过去多少小时）的天气数据和用量...# 在每个X向量中加入历史用量# 设置预测的提前小时数hours = 1# 设置历史使用小时数hourswin = 12for k in range(hours,hours+hourswin):...换句话说，温度一栏中的73的值看起来会比前一小时的千瓦时使用量中的0.3占优势，因为实际值是如此不同。...# 使用SVR模型来计算预测的下一小时使用量 SVRpredict(X_test_scaled)# 把它放在Pandas数据框架中，以便于使用DataFrame(predict_y)绘制测试期间的实际和预测电力需求的时间序列...### 绘制测试期间的每日总千瓦时图y_test_barplotax.set_ylabel('每日总用电量（千瓦时）')# Pandas/Matplotlib的条形图将x轴转换为浮点，所以需要找回数据时间

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    52个数据可视化图表鉴赏

    每个“烛台”通常显示一天；因此，举例来说，一个月图表可能显示20个交易日为20个“烛台”。...还可以使用组合图表在同一视图中显示多个详细级别。例如，可以有一个折线图，其中各行显示每个客户细分一段时间内的平均销售额，然后可以有另一行显示所有客户细分的组合平均值。...连接图还可以通过连接的分布或连接在地图上的集中程度来显示空间模式。 17.控制图 控制图是用于研究过程如何随时间变化的图形。数据按时间顺序绘制。...它们提供了一种可视化价值序列的简单方法，在您希望看到随时间变化的趋势或预测未来价值时非常有用。 29.棒棒糖图 棒棒糖图是折线图和点图的组合，允许您在图表中添加更详细的信息。...流图通过使用流动的有机形状显示不同类别数据随时间的变化，这些形状有点像河流。这使得流图在美学上更令人愉悦，看起来更吸引人。 在流图中，每个单独流形状的大小与每个类别中的值成比例。

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    时间序列预测中的探索性数据分析

    时间序列分析的关键步骤包括绘制数据图，利用图表突出特征、模式、不寻常的观察结果，以及变量之间的关系。...时间图 首先要绘制的图形显然是时间图。也就是说，将观测值与观测时间相对应，用线条连接连续的观测值。...季节图 季节图从根本上说是一种时间图，其中的数据是根据其所属系列的各个 "季节" 绘制的。 在能源消耗方面，我们通常有每小时的数据，因此可能会有几种季节性： 年、周、日。...对于一些时间序列（例如能源消耗序列），可能会存在不止一个季节性成分，分别对应不同的季节性周期（日、周、月、年）。 分解的主要类型有两种：加法和乘法。...滞后分析 在时间序列预测中，滞后期就是序列的过去值。例如，对于日序列，第一个滞后期指的是序列前一天的值，第二个滞后期指的是前一天的值，以此类推。

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    【阅读笔记】数据分析思维：分析方法和业务知识

    变异系数可用来衡量整体数据的波动情况。 趋势变化 趋势变化是从时间维度来看数据随着时间发生的变化。常用的方法是时间折线图，环比和同比。 时间折线图是以时间为横轴、数据为纵轴绘制的折线图。...从时间折线图上可以了解数据从过去到现在发生了哪些变化，还可以通过过去的变化预测未来的动向。 环比是和上一个时间段对比，用于观察长期的数据集。...日活\日期 12月3日 12月4日 12月5日 12月6日 12月7日 12月8日 12月9日 日活跃率 14.4% 14.7% 16.3% 17.8% 14.5% 1.8% 4% 绘制折线图查看数据随时间变化的趋势...同时还可以看出数据变化的规律。 【图省略】 通过和前几周数据对比，发现这个App的规律是每周末的活跃率都有稍微的下降了5%。那么，本周六日活率为什么突然下降了呢？如何查找问题发生的原因呢？...RFM分析方法 是什么 RFM是3个指标的缩写：最近一次消费的时间间隔R、消费频率F、消费金额M 有什么用 RFM可以把用户分为8类，这样就可以对不同用户使用不同的营销策略，例如信用卡的会员服务 分类过程

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    通过案例带你轻松玩转JMeter连载（49）

    吞吐量 ：以每秒/每分钟/每小时的请求数衡量。以使显示的速率至少为1.0。代表完成的请求数/秒/分钟/小时，通常可以反应服务器的事务处理能力。...Ø 前景颜色：点击可以修改前景的颜色值。 Ø 值字体：允许定义文本的字体设置，包括字体有无衬线，字号和普通/加粗/斜体。 Ø 画轮廓线？：在条形图上绘制或不绘制边框线。 Ø 显示号码分组？...4 响应时间图 响应时间图绘制了一个折线图，显示测试期间每个标记请求的响应时间的变化。如果同一时间内存在多个样本，则显示平均值。...通过右键在弹出菜单中选择“添加->监控器->汇汇总图”，如图33和图34所示。 图33响应时间图设置标签 图34响应时间图图形标签 图设置。 Ø 时间间隔（ms）：X轴时间间隔（毫秒）。...最新样本：当前经过的采样时间内样本个数 平均：绘制平均值。 偏离：绘制标准偏差（变化的度量）。 吞吐量：绘制每单位时间的样本数。 中值：绘制中位数（中间值）。

    2.4K10

    时间序列预测:探索性数据分析和特征工程的实用指南

    我在本文中我们将EDA总结为六个步骤:描述性统计、时间图、季节图、箱形图、时间序列分解、滞后分析。 描述性统计 描述性统计是一种汇总统计，用于定量地描述或总结结构化数据集合中的特征。...2013年前后有一个异常值，可以进行特殊的分析 季节性 季节性图基本上是一个时间图，其中数据是根据它们所属的系列的各个“季节”绘制的。...有几个异常值能够看到，像“星期几”这样的日历特征肯定是有用的，但又不能完全解释。 最后我们来看小时图。它类似于日消费季节性图，因为它提供了一天中消费的分布情况。...时间序列分解 时间序列数据可以显示各种模式。将时间序列分成几个组件是有帮助的，每个组件表示一个潜在的模式类别。...对于某些时间序列(例如，能源消耗序列)，可以有多个季节分量，对应于不同的季节周期(日、周、月、年)。 分解有两种主要类型:加性分解和乘法分解。

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    R语言高级绘图命令（标题-颜色等）

    ”) stripchart(x)把x的值画在一条线段上，样本量较小时可作为盒形图的替代 coplot(x~y|z)关于z的每个数值（或数值区间）绘制x与y的二元图 interaction.plot(f1..., f2, y)如果f1和f2是因子,作y的均值图,以f1的不同值作为x轴, 而f2的不同值对应不同曲线;可以用选项fun指定y的其他的统计量(缺省计算均值,fun=mean) matplot(x...(x)如果x是矩阵或是数据框，作x的各列之间的二元图 plot.ts(x)如果x是类"ts"的对象，作x的时间序列曲线，x可以是多元的，但是序列必须有相同的频率和时间 ts.plot(x)同上，但如果x...是多元的，序列可有不同的时间但须有相同的频率 hist(x)x的频率直方图 barplot(x)x的值的条形图 qqnorm(x)正态分位数－分位数图 qqplot(x,y)y对x的分位数－分位数图 contour...可选参数at指定画刻度线的位置坐标 box()在当前的图上加上边框 rug(x)在x-轴上用短线画出x数据的位置 locator(n, type=”n”, …)在用户用鼠标在图上点击n次后返回n次点击的坐标

    6.2K31

    R语言高级绘图命令（标题-颜色等）

    但是以相似坐标的点作为花朵，其花瓣数目为点的个数 pie(x)饼图 boxplot(x)盒形图(“box-and-whiskers”) stripchart(x)把x的值画在一条线段上，样本量较小时可作为盒形图的替代...coplot(x~y|z)关于z的每个数值（或数值区间）绘制x与y的二元图 interaction.plot(f1, f2, y)如果f1和f2是因子,作y的均值图,以f1的不同值作为x轴, 而f2...的不同值对应不同曲线;可以用选项fun指定y的其他的统计量(缺省计算均值,fun=mean) matplot(x,y)二元图，其中x的第一列对应y的第一列，x的第二列对应y的第二列，依次类推。...(x)如果x是矩阵或是数据框，作x的各列之间的二元图 plot.ts(x)如果x是类"ts"的对象，作x的时间序列曲线，x可以是多元的，但是序列必须有相同的频率和时间 ts.plot(x)同上，但如果x...是多元的，序列可有不同的时间但须有相同的频率 hist(x)x的频率直方图 barplot(x)x的值的条形图 qqnorm(x)正态分位数－分位数图 qqplot(x,y)y对x的分位数－分位数图 contour

    4.1K60

    python数据分析告诉你ofo多久退押金

    第一步通过循环把每个类型为字符串的时间点变为时间类型，然后把存有该类型的列变为索引。第二步通过索引提取时间序列切片。第三步再把索引变回列。最后第四步使用plot_date函数绘制散点图。...还有要注意一点的是，当使用传统的scatter函数时绘制散点图会失败。这是因为该函数绘制散点图时只接受x轴为数字。这里需要使用plot_date函数，该函数专门应对绘制时间序列的散点图。...图3 从该图中可以大致发现一些规律。在22号这天，早上十点之前，晚上八点以后，排名是没有变化的，推测这应该是ofo的下班时间。...图4 通过这张图以及结合原始数据集可知，ofo界面每五分钟刷新一次，更改一次退押金排队位置。可以大致看出，一天内十个小时，rank的变化速率比较均匀，基本是在匀速降低。...图7 而且在40-100之间分布得相当均匀，并且从时间线上来观察，也相当得均匀，可以推测ofo是通过机器来管控押金退款的，而不是人工管理。接下来求落在40-100之间的点的平均值即可。

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    数据特征分析

    # 2、相对数比较 → 相除 # （3）空间比较分析（横向对比分析） # 同类现象在同一时间不同空间的指标数值进行对比，反应同类现象在不同空间上的差异程度和现象发展不平衡的状况 # 空间比较相对数 =...横向比较前十天4个产品的销售额 # 关于同比与环比 # 同比 → 产品A在2015.3和2016.3的比较（相邻时间段的同一时间点） # 环比 → 产品A在2015.3和2015.4的比较（相邻时间段的比较...# 2、相对数比较 → 相除 # （4）动态对比分析（纵向对比分析） # 同一现象在不同时间上的指标数值进行对比，反应现象的数量随着时间推移而发展变动的程度及趋势 # 最基本方法，计算动态相对数 → 发展速度...s.values) plt.grid() # 绘制数据分布图 ax2 = fig.add_subplot(,,) # 创建子图2 s.hist(bins=,alpha = 0.5,ax = ax2)...1 ax1.scatter(s.index, s.values) plt.grid() # 绘制数据分布图 ax2 = fig.add_subplot(,,) # 创建子图2 s.hist(bins

    1.2K11

    第十四章·Kibana深入-Timelion画图实现系统监控

    Timelion使你可以轻松获得以下问题的答案： 1）随着时间的推移，每个唯一的用户会查看多少个页面? 2）这个星期五和上周五之间的交通量有什么不同？ 3）今天有多少日本人口来到我的网站？...4）标准普尔500指数的10日均线是多少？ 5）过去两年收到的所有搜索请求的累计总和是多少？ Timelion是Kibana时间序列的可视化工具。时间序列可视化是可视化的，以时间顺序分析数据。...Timelion可用于绘制二维图形，时间绘制在x轴上。 　　与使用简单的条形图或线条可视化相比有什么优势？Timelion采取不同的方法。...该语法启用了经典点系列图不提供的一些功能，如将不同索引或数据源的数据绘制到一个图形中。...画图  ---- 使用条件逻辑和跟踪趋势 在本节中，你将学习如何使用条件逻辑修改时间序列数据，并使用移动平均值创建趋势，这有助于随着时间的推移很容易地发现异常值和模式。

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    如何用Python在笔记本电脑上分析100GB数据（上）

    它们小到可以装进你日常使用的笔记本电脑的硬盘，但大到可以装进内存。因此，它们已经很难打开和检查，更不用说探索或分析了。 在处理这样的数据集时，通常采用3种策略。第一种是对数据进行子抽样。...请注意，其他标准库在相同的操作中需要10GB的RAM。 好吧，我们来绘制运行时间的分布图： ? 纽约10亿多次出租车运营持续时间的直方图。...一种解释方法是用车费和行程距离之比的平均值对热图进行颜色编码。让我们考虑这两种方法： ? 纽约市彩色热图编码：平均票价金额（左）和票价金额与行程的平均比率。...当我们考虑行程的距离时，我们得到的图像略有不同。范怀克(Van Wyck)高速公路、长岛(Long Island)高速公路大道以及机场仍然是搭载乘客的好地方，但它们在地图上的重要性要低得多。...为了回答这个问题，让我们制作一个图表，显示每天和每小时的平均票价与旅行距离之比: ? 票价与每周每天行程距离和每天小时的平均比率。 上面的数字是合理的:最好的收入发生在高峰时间，特别是中午，在工作日。

    1.1K21

    R语言空气污染数据的地理空间可视化和分析：颗粒物2.5（PM2.5）和空气质量指数（AQI）|附代码数据

    在这里，直方图和箱形图用于可视化PM2.5浓度和AQI的分布特征。每日AQI指数可衡量空气污染的严重程度，可用于根据AQI的值将天数分为不同的类别。... +  geom_boxplot(aes(x =class,  y = value))时间变化每日数据记录了2018年监测站点每天的观测时间序列，可用于探索PM2.5和AQI的趋势。...首先，针对每种数据对每种状态下站点的测量值求平均。选择了七个州的时间序列以显示其一年中的变化，如下所示。从该图可以看出，南部和西部各州在年初就经历了严重的空气污染问题。...下图通过渐变颜色绘制了变量良好天气的不同平均值。该地图显示了各州空气质量良好的日子。从地图上可以看出，北部和东部地区的空气条件比其他州更好。##按州汇总aqi（区域水平）。...点击标题查阅往期内容上海无印良品地理空间分布特征与选址策略可视化研究R语言空间可视化：绘制英国脱欧投票地图R语言在地图上绘制散点饼图可视化 r语言空间可视化绘制道路交通安全事故地图在GIS中用ggmap

    1K00

    教程 | 基于Keras的LSTM多变量时间序列预测

    下面的代码加载了「pollution.csv」文件，并且为每个参数（除用于分类的风速以外）绘制了单独的子图。 ? 运行上例创建一个具有 7 个子图的大图，显示每个变量 5 年中的数据。 ?...这个数据准备过程很简单，我们可以深入了解更多相关知识，包括： 对风速进行一位有效编码 用差值和季节性调整使所有序列数据恒定 提供超过 1 小时的输入时间步长 最后也可能是最重要的一点，在学习序列预测问题时...最后，我们通过在 fit（）函数中设置 validation_data 参数来跟踪训练过程中的训练和测试损失，并在运行结束时绘制训练和测试损失图。 ?...多变量 LSTM 模型训练过程中的训练、测试损失折线图 在每个训练 epoch 结束时输出训练和测试的损失。在运行结束后，输出该模型对测试数据集的最终 RMSE。...总结 在本教程中，您学会了如何将 LSTM 应用于多变量时间序列预测问题。

    3.9K80

    Python时间序列分析简介（2）

    在这里，我们可以看到在30天的滚动窗口中有最大值。 使用Pandas绘制时间序列数据 有趣的是，Pandas提供了一套很好的内置可视化工具和技巧，可以帮助您可视化任何类型的数据。...我们可以通过 在图上使用.set添加标题和y标签来进一步对其进行修改 。 ? 同样，我们可以通过改变土地大小 figsize 参数 .plot。 ? ? 现在，让我们绘制每年初始值的平均值。...我们可以 在使用规则“ AS”重新采样后通过调用.plot来完成此操作， 因为“ AS”是年初的规则。 ? ? 我们还可以通过 在.plot顶部调用.bar来绘制每年开始的平均值 的 条形图。 ?...类似地，我们可以绘制月初的滚动平均值和正常平均值，如下所示。 ? 在这里，首先，我们通过对规则=“ MS”（月开始）进行重新采样来绘制每个月开始的平均值。...希望您现在已经了解 在Pandas中正确加载时间序列数据集 时间序列数据索引 使用Pandas进行时间重采样 滚动时间序列 使用Pandas绘制时间序列数据

    3.4K20

    DeepSeek金融风控实战：反欺诈模型的进阶之路（618）

    因此，首先需要将时间戳转换为年、月、日、时等基本特征，这样可以更直观地展现数据在不同时间维度上的分布和变化规律。...以小时特征为例，金融交易数据可能存在明显的周期性规律，如工作日和周末的交易模式不同，一天中不同时段的风险水平也有所差异。因此，我们可以生成正弦、余弦周期特征来更好地捕捉这种周期性。...例如，可以将时间划分为工作日的工作时间（如 9:00 - 17:00）、工作日的非工作时间以及周末时间，分别标记为不同的特征值。通过这种方式，可以让模型更好地学习到不同时间段的交易模式和风险特征。...滑窗操作则是在时间序列上滑动一个固定大小的窗口，计算窗口内数据的统计量，如平均值、最大值、最小值等，以此来捕捉数据的短期波动和局部特征。...ICE 图消除了非均匀效应的影响，能够分别可视化每个样本的预测对特征的依赖关系，每个样本一行。在反欺诈模型中，ICE 图可以帮助我们发现不同用户在相同特征取值下，模型预测结果的差异。

    21710

    时序分析与预测完全指南

    时间序列只是按时间顺序排列的一系列数据点。在时间序列中，时间往往是独立变量，其目标通常是预测未来。 然而，在处理时间序列时，还有一些其他因素会发挥作用。 它是静止的吗？ 有季节性吗？...平稳过程示例 再看上面的图，我们看到上面的过程是平稳的，平均值和方差不会随时间变化。...24 小时窗口上的移动平均值示例 在上面的图中，我们将移动平均模型应用于一个 24 小时窗口。绿线平滑了时间序列，我们可以看到 24 小时内有 2 个峰值。 当然，窗口越长，趋势就越平滑。...下面是一个较小窗口上移动平均值的示例。 ? 12 小时窗口上的移动平均值示例 指数平滑 指数平滑使用与移动平均相似的逻辑，但这次，对每个观测值分配了不同的递减权重。...最后，我们只需绘制预测的上限和下限： ? 每周 NOx 平均浓度预测 恭喜你达到目的！这篇文章很长，但内容丰富。你学会了如何强有力地分析和建模时间序列，并将你的知识应用到两个不同的项目中。

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