# ritikdhame/Electricity\_Demand\_and\_Price\_forecasting

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ritikdhame/Electricity\_Demand\_and\_Price\_forecasting, dépôt open source à 154 étoiles sur GitHub. Carte Prototype de RepoMasters. Building Time series…

| Champ | Valeur |
| --- | --- |
| Propriétaire | [ritikdhame](https://repo.masters-masters.com/owners/ritikdhame) |
| Étoiles | 154 |
| Forks | 16 |
| Langage | [Jupyter Notebook](https://repo.masters-masters.com/languages/jupyter-notebook) |
| Licence | Aucune |
| Création | 2023 |
| Sujets | cnn, cnn-lstm, gru, lstm, lstm-attention, xgboost-regression |
| Rang | [Prototype (100 à 249 ★)](https://repo.masters-masters.com/ranks/rush) |
| Voir sur GitHub | [ritikdhame/Electricity\_Demand\_and\_Price\_forecasting](https://github.com/ritikdhame/Electricity_Demand_and_Price_forecasting) |

## Fiche du dépôt

Building Time series forecasting models, including the XGboost Regressor, GRU (Gated Recurrent Unit), LSTM (Long Short-Term Memory), CNN (Convolutional Neural Network), CNN-LSTM, and LSTM-Attention. Additionally, hybrid models like GRU-XGBoost and LSTM-Attention-XGBoost for Electricity Demand and p…

Rang des dépôts qui ont 100 à 249 ★ sur GitHub. Probabilité publiée par carte tirée : 70 %. Rareté : Commune.

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Données : GitHub · Illustration dessinée par RepoMasters à partir de l’identifiant du dépôt et de la couleur de son langage.