短期負荷預測(二)數據集介紹
本項目電能數據顆粒度為15min，也即每日96個數據點 ...
原文：短期負荷預測(三)數據集預處理
一 數據點采集 由於本項目數據的顆粒度為 min，因此預測最小的顆粒度也就是 min，但在實際應用中可以不精確到 min顆粒度，而是 h， 天 對於 h，可以每 個數據點進行求和匯成一個點，這樣一天內就有 個數據點 對於 天，可以將每天內的 個數據點進行求和匯成一個點 二 各顆粒度下數據集的確定 本項目可對三種顆粒度負荷數據進行預測分別為 min， h, d . min 每天 個點 選取兩周的電 ...
2020-08-11 11:14 0 466 推薦指數：
相關推薦
短期負荷預測(一)概念
根據預測的時間跨度的長短，電力負荷預測(以下簡稱負荷預測)問題可以粗略分為長期和短期的預測。由於不同應用場景中對時間跨度的需求不同，對“長期”和“短期”的定義也有所不同。例如，國家電網發展戰略制定者將三十到五十年視為長期，而將三十年以下視為短期或中期;小型電網決策者視周前預測為長期，小時前預測 ...
【2】TensorFlow光速入門-數據預處理（得到數據集）
本文地址：https://www.cnblogs.com/tujia/p/13862351.html 系列文章： 【0】TensorFlow光速入門-序 【1】TensorFlow光速入門-tensorflow開發基本流程 【2】TensorFlow光速入門-數據預處理（得到數據集 ...
darknet是如何對數據集做預處理的
在准備數據集時,darknet並不要求我們預先對圖片resize到固定的size. darknet自動幫我們做了圖像的resize. darknet訓練前處理 本文所指的darknet版本:https://github.com/AlexeyAB/darknet ./darknet ...
數據集預處理之圖像增強
有時候，針對某一個應用領域，想要獲取大量的圖像數據集比較困難，而使用深度學習技術訓練一個模型需要一定數量的數據集，對當前有限的數據進行擴充就變得非常必要。 常用的圖像增強技術有： 1、顏色增強（color jittering） 利用圖像亮度，飽和度，對比度 ...
LUNA16數據集（三）預處理
在（一）和（二）中簡單介紹了LUNA16數據集的組成，以及肺結節的可視化，有了對數據集的基本了解后，還要對數據集進行預處理，計算機視覺中原始數據一般不會直接送入神經網絡，這里也是如此。 這篇博客想寫已經有好久了，遲遲沒有動筆，還是因為自己看過幾個版本的預處理，有些地方有些混淆，有些地方猶豫該采取 ...
[MNIST數據集]輸入圖像的預處理
因為MNIST數據是28*28的黑底白字圖像，而且輸入時要將其拉直，也就是可以看成1*784的二維張量（張量的值在0~1之間），所以我們要對圖片進行預處理操作，是圖片能被網絡識別。 以下是代碼部分 ...