# prediction

**Repository Path**: bigapple331/prediction

## Basic Information

- **Project Name**: prediction
- **Description**: 用电量预测
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-10-28
- **Last Updated**: 2025-10-28

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 用电量预测系统

## 简介
这是一个基于机器学习的用电量预测系统，包含数据预处理、特征工程、模型训练和预测接口等完整流程。系统支持多种数据处理方法和特征提取方式，并提供性能基准测试功能。

## 主要功能
- 多种数据预处理方法（IQR过滤、Z-score过滤、插值填充等）
- 多种特征工程方法（季节性特征、滑动窗口、连续月份特征等）
- 模型性能基准测试与评估
- RESTful API预测接口
- 数据可视化功能

## 目录结构
```
├── benchmark.py        # 性能基准测试脚本
├── config.json         # 配置文件
├── config.py           # 配置管理类
├── main.py             # 主程序入口
├── process/            # 数据处理模块
│   ├── data_methods/   # 数据预处理方法
│   ├── feature_methods/ # 特征工程方法
│   ├── data_preprocess.py # 数据预处理工具
│   ├── feature_process.py # 特征处理工具
│   └── read_excel.py   # Excel数据读取模块
├── server.py           # 预测服务API
├── utils/              # 工具模块
│   ├── evaluation.py   # 模型评估
│   ├── model_utils.py  # 模型训练与预测
│   └── visualization.py # 数据可视化
└── requirements.txt    # 依赖包列表
```

## 使用说明
1. 安装依赖: `pip install -r requirements.txt`
2. 配置参数: 修改`config.json`文件
3. 启动服务: `python server.py`
4. 访问API: `POST http://localhost:5000/api/predict`

## 许可证
本项目使用MIT许可证，请查看具体条款要求。