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80余种模型集成学习只为预测风电:山东大学威海数科班重案六组大作业
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大家好,这里是21级数科班“重案六组”(成员:白锦帆、赵泽奇、刘芳菲、孙阳)带来的21级暑期大作业及其升级优化内容展示,我们在实现大作业集成模型构建与对比的过程中,共计使用了包括但不限于27种时间序列模型,46种机器学习模型,7种PaddleTS深度学习模型,3种集成模型等,在此基础上,我们采用了遗传算法调整超参数并构建集成模型,并利用了10种指标结合“实验设计”的方法来综合对比集成模型与其他模型的特点; 同时,我们响应号召,积极参与比赛,在中国软件杯“龙源风电赛道”中,取得了算法成绩“东部赛区”第17名的优异成绩(在数科班所有参赛队伍中排名最高); 除此之外,我们还结合了之前所学的数据库课程和前端技术课程的知识在原有大作业要求的基础上进行了功能拓展,基于Django框架和Mysql数据库完成了4个前端H5软件开发(其中3个已部署在团队云服务器,另外一个由于用于参加软件杯比赛,暂未上云,其演示视频已上传); 第一个网站地址为:http://43.139.21.149:2020/main/;其内容包括时间序列、机器学习、深度学习、集成模型等方法的预测结果以及实验设计对比指标(10个),大家可以在网站自由下载预测结果图片查看; 第二个网站地址为:http://43.139.21.149:1919/main/;其内容包括各种时间序列的理论介绍,模型参数以及时间序列模型的预测结果; 第三个网站地址为:http://43.139.21.149:1212/eda/;其内容包括单风机多指标折线图、多风机多指标离差标准化箱线图、多风机多指标平行线图、单风机单指标按日聚合日历图、多风机双指标散点图及均值柱状图、单风机单指标按日聚合瀑布图等8种统计图表,同时,我们在此设计了可以自由选择风机号和特征指标以及起止时间的功能,可以根据个人选择自由绘制实验所需图表; 在拓展了本次大作业工程量的基础上,我们还将本次大作业的电力预测算法与社会实践相结合,申请到了“校级立项资助”的暑期社会实践团队; 项目技术讲解以及简要展示已更新在aistudio,地址:https://aistudio.baidu.com/projectdetail/6641526; 讲解视频已更新于b站,共11P,总时长近4小时(3h50min),地址:https://www.bilibili.com/video/BV1Ju4y197pv/?buvid=Y34EF131A46D00A641CC83D2A3EB4C429273&is_story_h5=false&mid=Q0T6rXJvn%2FOlWnd9i%2BPosg%3D%3D&p=1&plat_id=116&share_from=ugc&share_medium=iphone&share_plat=ios&share_session_id=964549DE-8CE2-4AD3-BCF1-43A5579F13D9&share_source=QQ&share_tag=s_i&timestamp=1692030309&unique_k=eJREm6x&up_id=34428002; 由于代码工程量极其巨大,aistudio和b站更新的代码不甚完全,完整代码请在Github进行查看,地址:https://github.com/2ertwo/fourth_seaon_homework/; 同时为了便于大家查看模型指标对比结果,我们使用Python-docx导出了对比热力图的PDF版本供大家查阅,大家可以通过热力图直观的看出所有参与构成热力图的任意模型(包括但不限于PaddleTS和集成模型以及其他模型的对比效果)在不同指标衡量标准下、在不同风机、不同预测目标下两两之间表现效果的优劣,其结果反映了在不同环境下模型选择的灵活性,实验结果也满足了机器学习理论中经典的“没有免费午餐定理”; 我们后续会根据大家的反馈和需要继续对H5软件版本进行更新,欢迎大家批评指正!
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