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拓端tecdat|python用支持向量機(jī)回歸(SVR)模型分析用電量預(yù)測(cè)電力消費(fèi)

2021-10-08 10:49 作者:拓端tecdat 0人讀過(guò) | 我要投稿

原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=23921

原文出處：拓端數(shù)據(jù)部落公眾號(hào)

本文描述了訓(xùn)練支持向量回歸模型的過(guò)程，該模型用于預(yù)測(cè)基于幾個(gè)天氣變量、一天中的某個(gè)小時(shí)、以及這一天是周末/假日/在家工作日還是普通工作日的用電量。

關(guān)于支持向量機(jī)的快速說(shuō)明

支持向量機(jī)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種形式，可用于分類或回歸。盡可能簡(jiǎn)單地說(shuō)，支持向量機(jī)找到了劃分兩組數(shù)據(jù)的最佳直線或平面，或者在回歸的情況下，找到了在容差范圍內(nèi)描述趨勢(shì)的最佳路徑。

對(duì)于分類，該算法最大限度地減少了對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行錯(cuò)誤分類的風(fēng)險(xiǎn)。

對(duì)于回歸，該算法使回歸模型在某個(gè)可接受的容差范圍內(nèi)沒(méi)有獲得的數(shù)據(jù)點(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)最小化。

導(dǎo)入一些包和數(shù)據(jù)

import pandas as pd # 對(duì)于數(shù)據(jù)分析，特別是時(shí)間序列
import numpy as np # 矩陣和線性代數(shù)的東西，類似MATLAB
from matplotlib import pyplot as plt # 繪圖

Scikit-learn是Python中的大型機(jī)器學(xué)習(xí)包之一。

from sklearn import svm
from sklearn import cross_validation
from sklearn import preprocessing as pre

在此隨機(jī)插入更好的數(shù)據(jù)可視化。

# 設(shè)置顏色
graylight = '#d4d4d2'
gray = '#737373'
red = '#ff3700'

我在這個(gè)模型中使用的數(shù)據(jù)是通過(guò)公寓中安裝的智能電表中獲得的。

USAGE "字段給出了該小時(shí)內(nèi)的用電度數(shù)。

elec.head(3)

Out[5]:

天氣數(shù)據(jù)提取。

weather.head()

?

預(yù)處理

合并電力和天氣

首先，我們需要將電力數(shù)據(jù)和天氣數(shù)據(jù)合并到一個(gè)數(shù)據(jù)框中，并去除無(wú)關(guān)的信息。

# 合并成一個(gè)Pandas數(shù)據(jù)框架
pd.merge(weather, elec,True, True)
# 從數(shù)據(jù)框架中刪除不必要的字段
del elec['tempm'], elec['cost']
# 將風(fēng)速轉(zhuǎn)換為單位
elec['wspdm'] * 0.62
elec.head()

?

fig = plt.figure(figsize=[14,8])
elecweather['USAGE'].plot

我想將典型的工作日與周末、假日和在家工作的日子區(qū)分開來(lái)。所以現(xiàn)在所有的正常工作日都是0，所有的假期、周末和在家工作的日子都是1。

分類變量：平日與周末/假期/在家工作日

## 將周末和節(jié)假日設(shè)置為1，否則為0
elecwea['Day'] = np.zeros
# 周末
elecwea['Atypical_Day'][（elecwea.index.dawe==5）|（elecwea.index.dawe==6）] = 1
# 假期，在家工作日
假期 = ['2014-01-01','2014-01-20']
workhome = ['2014-01-21','2014-02-13','2014-03-03','2014-04-04']
for i in range(len(holiday)):
elecwea['Day'][elecwea.index.date==np.datetime64(holidays[i])] = 1
for i in range(len(workhome)):
elecwea['Day'][elecwea.index.date==np.datetime64(workhome[i]) ] = 1
elecwea.head(3)

更多的分類變量：一周中的一天，小時(shí)

在這種情況下，一天中的每個(gè)小時(shí)是一個(gè)分類變量，而不是連續(xù)變量。做分析時(shí)，需要對(duì)一天中的每一個(gè)小時(shí)進(jìn)行 "是 "或 "否 "的對(duì)應(yīng)。

# 為一天中的每個(gè)小時(shí)創(chuàng)建新的列，如果index.hour是該列對(duì)應(yīng)的小時(shí)，則分配1，否則分配0
for i in range(0,24):
elecweat[i] = np.zeros(len(elecweat['USAGE'))
elecweat[i][elecweat.index.hour==i] = 1
# 例子 3am
elecweat[3][:6]

時(shí)間序列：需要附加上以前的用電需求的歷史窗口

由于這是一個(gè)時(shí)間序列，如果我們想預(yù)測(cè)下一小時(shí)的能耗，訓(xùn)練數(shù)據(jù)中任何給定的X向量/Y目標(biāo)對(duì)都應(yīng)該提供當(dāng)前小時(shí)的用電量（Y值，或目標(biāo)）與前一小時(shí)（或過(guò)去多少小時(shí)）的天氣數(shù)據(jù)和用量（X向量）。

# 在每個(gè)X向量中加入歷史用量
# 設(shè)置預(yù)測(cè)的提前小時(shí)數(shù)
hours = 1
# 設(shè)置歷史使用小時(shí)數(shù)
hourswin = 12
for k in range(hours,hours+hourswin):
elec_weat['USAGE-%i'% k] = np.zero(len(elec_weat['USAGE'])
for i in range(hours+hourswi,len(elecweat['USAGE'])）。)
for j in range(hours,hours+hourswin):
elec_weat['USAGE-%i'% j][i] = elec_weat['USAGE]i-j] 。
elec_weat.head(3)

分成訓(xùn)練期和測(cè)試期

由于這是時(shí)間序列數(shù)據(jù)，定義訓(xùn)練期和測(cè)試期更有意義，而不是隨機(jī)的零星數(shù)據(jù)點(diǎn)。如果它不是一個(gè)時(shí)間序列，我們可以選擇一個(gè)隨機(jī)的樣本來(lái)分離出一個(gè)測(cè)試集。

# 定義訓(xùn)練和測(cè)試期
train_start = '18-jan-2014'（訓(xùn)練開始）。
train_end = '24-march-2014'.
test_start = '25-march-2014'（測(cè)試開始）。
test_end = '31-march-2014'。





# 分成訓(xùn)練集和測(cè)試集（仍在Pandas數(shù)據(jù)幀中）。


xtrain = elec_and_weather[train_start:train_end]。
del xtrain['US']
del xtrain['time_end']




ytrain = elec_and_weather['US'][train_start:train_end] 。

將訓(xùn)練集輸出成csv，看得更清楚。

X_train_df.to_csv('training_set.csv')

scikit-learn包接收的是Numpy數(shù)組，而不是Pandas DataFrames，所以我們需要進(jìn)行轉(zhuǎn)換。

# 用于sklearn的Numpy數(shù)組
X_train = np.array(X_train_df)

標(biāo)準(zhǔn)化變量

所有的變量都需要進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。該算法不知道每個(gè)變量的尺度是什么。換句話說(shuō)，溫度一欄中的73的值看起來(lái)會(huì)比前一小時(shí)的千瓦時(shí)使用量中的0.3占優(yōu)勢(shì)，因?yàn)閷?shí)際值是如此不同。sklearn的預(yù)處理模塊中的StandardScaler()將每個(gè)變量的平均值去除，并將其標(biāo)準(zhǔn)化為單位方差。當(dāng)模型在按比例的數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，模型就會(huì)決定哪些變量更有影響力，而不是由任意的比例/數(shù)量級(jí)來(lái)預(yù)先決定這種影響力。

訓(xùn)練SVR模型

將模型擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)!

SVR_model = svm.SVR(kernel='rbf',C=100,gamma=.001).fit(X_train_scaled,y_train)
print 'Testing R^2 =', round(SVR_model.score(X_test_scaled,y_test),3)

預(yù)測(cè)和測(cè)試

計(jì)算下一小時(shí)的預(yù)測(cè)（預(yù)測(cè)?。┪覀冾A(yù)留了一個(gè)測(cè)試數(shù)據(jù)集，所以我們將使用所有的輸入變量（適當(dāng)?shù)目s放）來(lái)預(yù)測(cè) "Y "目標(biāo)值（下一小時(shí)的使用率）。

# 使用SVR模型來(lái)計(jì)算預(yù)測(cè)的下一小時(shí)使用量
SVRpredict(X_test_scaled)
# 把它放在Pandas數(shù)據(jù)框架中，以便于使用
DataFrame(predict_y)

繪制測(cè)試期間的實(shí)際和預(yù)測(cè)電力需求的時(shí)間序列。

# 繪制預(yù)測(cè)值和實(shí)際值
plt.plot(index,y_test_df,color='k')
plt.plot(predictindex,predict_y)

重新取樣的結(jié)果為每日千瓦時(shí)

### 繪制測(cè)試期間的每日總千瓦時(shí)圖
y_test_barplot
ax.set_ylabel('每日總用電量（千瓦時(shí)）')
# Pandas/Matplotlib的條形圖將x軸轉(zhuǎn)換為浮點(diǎn)，所以需要找回?cái)?shù)據(jù)時(shí)間
ax.set_xticklabels([dt.strftime('%b %d') for dt in

誤差測(cè)量

以下是一些精度測(cè)量。

len(y_test_df)

均方根誤差

這實(shí)際上是模型的標(biāo)準(zhǔn)誤差，其單位與預(yù)測(cè)變量（或這里的千瓦時(shí)）的單位相同。

calcRMSE(predict_y, y_test_df)

平均絕對(duì)百分比誤差

用這種方法，計(jì)算每個(gè)預(yù)測(cè)值和實(shí)際值之間的絕對(duì)百分比誤差，并取其平均值；計(jì)量單位是百分比。如果不取絕對(duì)值，而模型中又沒(méi)有什么偏差，你最終會(huì)得到接近零的結(jié)果，這個(gè)方法就沒(méi)有價(jià)值了。

errorsMAPE(predict_y, y_test_df)

平均偏置誤差

平均偏差誤差顯示了模型的高估或低估情況。初始SVM模型的平均偏差誤差為-0.02，這表明該模型沒(méi)有系統(tǒng)地高估或低估每小時(shí)的千瓦時(shí)消耗。

calcMBE(predict_y, y_test_df)

變異系數(shù)

這與RMSE類似，只是它被歸一化為平均值。它表明相對(duì)于平均值有多大的變化。

plot45 = plt.plot([0,2],[0,2],'k')

最受歡迎的見(jiàn)解

1.在python中使用lstm和pytorch進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)

2.python中利用長(zhǎng)短期記憶模型lstm進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)分析

3.使用r語(yǔ)言進(jìn)行時(shí)間序列（arima，指數(shù)平滑）分析

4.r語(yǔ)言多元copula-garch-模型時(shí)間序列預(yù)測(cè)

5.r語(yǔ)言copulas和金融時(shí)間序列案例

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