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基于Flask框架的家庭用电预测系统Scikit-learn机器学习库
本研究设计并实现了一个基于Flask框架的家庭用电预测系统通过整合温度、季节等多源数据预测家庭月度用电量。系统采用Scikit-learn机器学习库构建包含岭回归、XGBoost等10种算法的模型库经过数据清洗与特征筛选后对比测试发现岭回归模型以5.01的RMSE值表现最优。开发过程中利用Pandas处理CSV格式用电数据通过Flask搭建Web操作界面实现预测服务、数据管理和模型评估功能。测试结果表明系统在普通笔记本电脑环境下运行稳定预测误差控制在5%以内支持单条录入与CSV文件批量上传数据操作。研究成果为家庭用电规划提供可视化工具验证了轻量级Web应用与机器学习结合的技术可行性。预测窗口家庭用电预测系统网站菜单栏中主要分“用电量预测”、“数据管理”和“模型评估”。其中“用电量预测界面中”主要以表单的形式供用户填写预测数据进行月度用电量预测主要需要填写月份1~12月、季节、平均最高温度、平均最低温度、GDP和节假日天数信息。然后点击“预测用电量”进行预测如下图5-1所示最近用电数据“数据管理”界面中最上方会以列表的形式展示该系统模型训练的最近用电数据的信息。每条用电数据信息包括日期、当天用电量、最高温度、最低温度、季节、GDP、节假日和当月用电量信息。如下图5-3所示模型评估模型评估即训练结果“模型评估”界面中会以列表和图表的形式展示模型训练的结果列表主要展示模型名称、MSE、RMSE、MAE和R2两张图表分别是RMSE柱状图越低越好和R2比较柱状图(越高越好)如下图5-5所示
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