暑期机器学习零基础特训第二期——实战篇——Datawhale AI 夏令营

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电力需求预测挑战赛（讯飞开放平台）

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• 第一期(Baseline1_code)对应推文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/nV7BSSXVxg5GmvC3DSDPFQ
• 第二期(Baseline2_code)对应推文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/kKXF6wimA-qN_Crq4JQJWQ
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赛事概要

一、赛题背景
随着全球经济的快速发展和城市化进程的加速，电力系统面临着越来越大的挑战。电力需求的准确预测对于电网的稳定运行、能源的有效管理以及可再生能源的整合至关重要。

然而，电力需求受到多种因素的影响，为了提高电力需求预测的准确性和可靠性，推动智能电网和可持续能源系统的发展，本场以“电力需求预测”为赛题的数据算法挑战赛。选手需要根据历史数据构建有效的模型，能够准确的预测未来电力需求。

二、赛题任务

给定多个房屋对应电力消耗历史N天的相关序列数据等信息，预测房屋对应电力的消耗。

三、评审规则

1.数据说明

赛题数据由训练集和测试集组成，为了保证比赛的公平性，将每日日期进行脱敏，用1-N进行标识，即1为数据集最近一天，其中1-10为测试集数据。

数据集由字段id（房屋id）、 dt（日标识）、type（房屋类型）、target（实际电力消耗）组成。

特征字段	字段描述
id	房屋id
dt	日标识
type	房屋类型
target	实际电力消耗，预测目标

2.评审规则

预测结果以 mean square error 作为评判标准，具体公式如下： $$\frac{1}{n}\sum_{n=1}^n(y_i-\bar{y_i})^2$$ 其中，$y_i$是真实电力消耗，$\bar{y_i}$是预测电力消耗。

3.测试集数据具体展示：

4.目前得分-排名 233-60

5.注意

• 代码已经系统性整理好在仓库中并且加入基础知识辅助学习
• 允许在非盈利非商业的情况下学习使用，感谢。

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