معرفی شرکت ها


EnergyModels-0.0.8


Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر

توضیحات

Prediction models in timeseries
ویژگی مقدار
سیستم عامل -
نام فایل EnergyModels-0.0.8
نام EnergyModels
نسخه کتابخانه 0.0.8
نگهدارنده []
ایمیل نگهدارنده []
نویسنده Abd_Elrahman Basala
ایمیل نویسنده Abdoubasala2001@gmail.com
آدرس صفحه اصلی https://github.com/IntElligence0?tab=repositories
آدرس اینترنتی https://pypi.org/project/EnergyModels/
مجوز -
# Energy Models Package THIS IS A PACKAGE OF MODELS OF PREDICT IN TIMESERIES FORECASTING this package helps any developer in univariate and multivariate-multi-step time series forcasting in house-power-consumption dataset lets take a look about each type Real-world time series forecasting is challenging for a whole host of reasons not limited to problem features such as having multiple input variables,the requirement to predict multiple time steps,nd the need to a perform the same type of prediction for multiple physical sites. # Installation ```` pip install EnergyModels ```` # Models list * LSTM * LSTM-CNN * BILSTM * GRU * BIGRU * TimeDistributer * CNN * TCN * Transformer * Performer All models take 3 parameters except * TCN : * must take value * 1 : n_steps * 2 : n_features * default value = 1 * 3 : n_outputs **TCN Model you can build it by just give it data to build function** * Transformer : * must take value * 1 : input_shape * 2 : n_outputs * 3 : head_size * 4 : num_heads * 5 : ff_dim * 6 : num_transformer_blocks * 7 : mlp_units * default value = 0 * 8 , 9 : dropout , mlp_units * Performer : * must take value * 1 : maxlen * 2 : n_features * 3 : n_outputs * 4 : vocab_size * 5 : embed_dim * 6 : num_heads * 7 : ff_dim * default value: * 8 : method => 'linear' * 9 : supports => 10 * 10 : rate => 0.1 # Package Folders * Data * Energy_Models # how to use the package first you must read the data set you want to use the models on it and then import preprocess_data from Data folder : ```` from Data import preprocess_data as pr df = pd.read_csv('Data.txt',sep=';', parse_dates={'date_time' : ['Date', 'Time']}, infer_datetime_format=True, low_memory=False, na_values=['nan','?'], index_col='date_time') pr.fill_missing(df.values) df.to_csv('new_data.csv') df = pd.read_csv('new_data.csv',parse_dates=['date_time'], index_col= 'date_time') ```` next step you can use functions on preprocess_data to split and scale the data . ```` X_train, X_test = pr.train_test_split(df) X_train, X_test, scaler = pr.scale_data(X_train, X_test) ```` After that converting the data to supervised. now you can build model by import it from Energy_Models folder : ```` from Energy_Models import ==== as m ** [====] refer to model name ** model=m.lstm(21, 7 , 7 ).getModel() 21 ==> n_steps 7 ==> n_features 7==>n_outputs ```` After that you will able to predict and evaluate your models used. ```` y=model.predict(X) X==>input ```` now you can calculate loss using metrics function for train and test both by just primt_metrix func : **exists on Evaluation_Metrix if u want to just import it :** ```` from Energy_Models import Evaluation_Metrix as mx ```` ```` mx.print_metrics(Y_train,Y_pred_train,Y_test,Y_pred_test) ````


زبان مورد نیاز

مقدار نام
>=3.7 Python


نحوه نصب


نصب پکیج whl EnergyModels-0.0.8:

    pip install EnergyModels-0.0.8.whl


نصب پکیج tar.gz EnergyModels-0.0.8:

    pip install EnergyModels-0.0.8.tar.gz