本项目电能数据颗粒度为15min,也即每日96个数据点 ...
一 数据点采集 由于本项目数据的颗粒度为 min,因此预测最小的颗粒度也就是 min,但在实际应用中可以不精确到 min颗粒度,而是 h, 天 对于 h,可以每 个数据点进行求和汇成一个点,这样一天内就有 个数据点 对于 天,可以将每天内的 个数据点进行求和汇成一个点 二 各颗粒度下数据集的确定 本项目可对三种颗粒度负荷数据进行预测分别为 min, h, d . min 每天 个点 选取两周的电 ...
2020-08-11 11:14 0 466 推荐指数:
本项目电能数据颗粒度为15min,也即每日96个数据点 ...
根据预测的时间跨度的长短,电力负荷预测(以下简称负荷预测)问题可以粗略分为长期和短期的预测。由于不同应用场景中对时间跨度的需求不同,对“长期”和“短期”的定义也有所不同。例如,国家电网发展战略制定者将三十到五十年视为长期,而将三十年以下视为短期或中期;小型电网决策者视周前预测为长期,小时前预测 ...
本文地址:https://www.cnblogs.com/tujia/p/13862351.html 系列文章: 【0】TensorFlow光速入门-序 【1】TensorFlow光速入门-tensorflow开发基本流程 【2】TensorFlow光速入门-数据预处理(得到数据集 ...
在准备数据集时,darknet并不要求我们预先对图片resize到固定的size. darknet自动帮我们做了图像的resize. darknet训练前处理 本文所指的darknet版本:https://github.com/AlexeyAB/darknet ./darknet ...
有时候,针对某一个应用领域,想要获取大量的图像数据集比较困难,而使用深度学习技术训练一个模型需要一定数量的数据集,对当前有限的数据进行扩充就变得非常必要。 常用的图像增强技术有: 1、颜色增强(color jittering) 利用图像亮度,饱和度,对比度 ...
在(一)和(二)中简单介绍了LUNA16数据集的组成,以及肺结节的可视化,有了对数据集的基本了解后,还要对数据集进行预处理,计算机视觉中原始数据一般不会直接送入神经网络,这里也是如此。 这篇博客想写已经有好久了,迟迟没有动笔,还是因为自己看过几个版本的预处理,有些地方有些混淆,有些地方犹豫该采取 ...
因为MNIST数据是28*28的黑底白字图像,而且输入时要将其拉直,也就是可以看成1*784的二维张量(张量的值在0~1之间),所以我们要对图片进行预处理操作,是图片能被网络识别。 以下是代码部分 ...