StableUnstable_ElectricityPriceForecasting
Notoriété 13 %
Ce projet vise à développer des techniques de prévision de prix de l'électricité pour le marché portugais, en utilisant des méthodes statistiques, de Machine Learning et de Deep Learning. Il s'appuie sur une analyse approfondie de la littérature existante et sur l'utilisation d'un jeu de données unique pour surmonter les limites des études précédentes.
Dépôt de code
Cas d'utilisation métiers
Cas d'utilisation fonctionnel
Organisation
- Université de Poitiers (organisation rattachée)
Outils utilisés
- NumPy : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- TensorFlow : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- Python : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- scikit-learn : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- Keras : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- Matplotlib : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- Pandas : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- SciPy : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
Description générée le lundi 18 mars 2024 à 12:13:02
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