【源码】基于Python的工业蒸汽量预测系统

项目简介

本项目围绕阿里云天池比赛的工业蒸汽量预测赛题展开，利用锅炉传感器采集的数据，通过深度学习算法构建预测模型，实现对工业蒸汽量的精确预测。

项目的主要特性和功能

数据处理

• 特征筛选：对比训练集与测试集的特征分布，排除无关特征，选取相关性高的特征。
• 归一化：对数据进行min - max归一化处理。

深度学习模型

• 网络结构：采用具有3个隐藏层（节点数分别为100、50、10）的神经网络，输出层有1个节点，隐藏层使用ReLU激活函数，输出层不使用激活函数。
• 优化策略：使用Adam优化器并加入L2 - 正则化，动态调整学习速率。
• 早停机制：运用Early Stopping防止模型过拟合。

训练与预测

• 五折交叉训练：提升模型的泛化能力。
• 多模型平均：选择损失较小的模型进行预测，将结果取平均以提高预测准确性。

安装使用步骤

1. 安装依赖：安装numpy、pandas、matplotlib、torch、sklearn、math、datetime等Python包。
2. 准备数据：准备好训练数据（train.txt）和测试数据（test.txt）。
3. 运行程序：运行主程序“天池 - 蒸汽量预测.ipynb”。
4. 模型训练：程序会自动完成数据预处理、特征选择、模型训练与验证。
5. 查看结果：训练结束后，可查看训练日志、损失情况及训练次数。
6. 预测输出：加载训练好的模型对测试数据进行预测，结果将保存在指定文件中。

下载地址

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