用电预测

短期负荷预测的梯度提升树系统，响应快、精度高，适合想提高用电预测效率的开发者使用，支持 C/S 架构搭建。

Matlab应用：电力负荷与价格预测网络研讨会案例分析。演示文稿和Matlab®代码，展示系统负荷和价格预测的实际案例研究。

电子账本可连接Access数据库，记录任意时间段的数据，操作简便，账单清晰，为您管理财务提供便利。

商家电脑结账系统是指商业经营场所使用的专用软件和硬件设备，用于管理销售、库存和财务信息。这些系统帮助商家提高效率，减少错误，并提供实时的业务数据分析。现代商业环境中，这类系统已经成为提升管理水平和服务质量的重要工具。

配用电大数据应用综述文件

窃漏电用户的电量思路，还真挺值得一看。配套的数据趋势图和表格都整理得清清楚楚，尤其适合做用电异常检测相关的小工具。文章还带了个tinyxml的操作小指南，适合你想搞点轻量 XML 数据解析的时候用。对，就是那种不想扛起庞大的库，又想快速上手的场景。嗯，结构化电量数据的时候，这种方案还蛮实用的。

校园用电的管理系统，用 Visual C++做的，后端是 Access，接口走 ODBC，整体结构蛮清晰的，代码也比较规整。适合数据库课程设计或者平时练手，尤其是你想了解怎么在 Windows 下整合数据库和 C++程序时，用它来参考还挺不错。 Access 数据库存放的是用电记录，比如时间、地点、用电量这些数据。用 ODBC 连上后，可以直接在 C++里查、改、删，响应也快，逻辑挺直接的。ODBC 接口写得比较标准，不管你后面要不要换数据库（比如 SQL Server），都能保留现在的结构。 Visual C++主要用来搞界面和逻辑，像用户登录、数据查询、报表生成这些功能都能看到实战例子。代

这款使用易语言开发的用电统计分析小工具，能够帮助您轻松进行用电数据分析，直观地了解用电情况。

用电量与污染物数据集可以帮你挖掘能源消耗和空气质量的关系。这个数据集涉及四个大城市：上海、北京、天津和重庆，包含了它们的用电量和 PM2.5 浓度。PM2.5 对人体健康有不小的影响，所以这种数据可以为政策制定者有价值的信息。 这些数据其实也蛮，，你得用Pandas加载 csv 文件，用一些常见的方法比如.head()查看数据，清洗数据，缺失值，做做特征工程，比如算算日均值、周均值，甚至时间序列的特征。 如果你想看看数据趋势，可以用Matplotlib或Seaborn做些可视化图表，展示电量和污染物之间的关系，顺便可以下哪些特征影响比较大。，你可以选择机器学习算法建个模型，像随机森林或线性回归

本研究说明书对 Flume 组件在用电大数据平台中的应用进行了全面介绍，欢迎下载了解其应用场景和技术细节。