使用2D卷积技术进行时间序列预测
本文将展示一种新的时间序列预测方法。目标数据集在这个项目中使用的数据是来自北卡罗来纳州夏洛特分校的全球能源预测竞赛的数据。您可以在这里找到更多信息:http://www.drhongtao.com/gefcom/2017你需要知道的是,这些数据是来自能源网络的各种读数。我们的目标是利用这些数据点预测电网的实时能源需求。数据点还包括露点和干球温度,因为空调是能源消耗的主力。我们的目标变量是RTDemand(Real Time energy demand):电网的实时能源需求。数据具有清晰的日周期特