【源码】基于PyTorch的能源交易预测系统

项目简介

本项目是基于PyTorch框架构建的能源交易预测系统，其核心功能是通过学习和分析历史数据，对未来能源交易趋势进行预测，从而为决策提供有力支持。项目涵盖数据预处理、模型训练、预测以及结果输出等关键步骤。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：对原始数据执行清洗、归一化以及填充缺失值等操作，为模型训练做好准备。
2. 模型训练：运用LSTM神经网络模型进行训练，学习历史数据的时序特征与趋势。
3. 预测：借助训练好的模型开展预测工作，输出未来能源交易的趋势。
4. 结果输出：将预测结果以CSV文件的形式输出，方便用户查阅和使用。

安装使用步骤

假设用户已下载本项目的源码文件，可按以下步骤操作： 1. 安装依赖库，如PyTorch、pandas等。 2. 准备数据，按照项目要求格式整理数据。 3. 运行train.py进行模型训练： - 修改train.py中第194行的路径，指向自己的target路径，并确保target0~49都在同一文件夹下。 - 训练完成后，模型会保存为net.hdf5在同一文件夹下。 4. 运行main.py进行预测： - 使用命令行执行：python main.py --consumption "路径" --generation "路径" --bidresult "路径" --output "路径"。 - 或者使用pipenv创建环境并执行。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】