作品亮点
将这些亮点放在商品描述的最前面，用列表或加粗形式突出：
- 【模型全覆盖，一站掌握】 独家汇集 7大主流预测模型，横跨 ARIMA（经典统计）、决策树/随机森林/KNN（传统机器学习）、LSTM/GRU/Transformer（前沿深度学习），为您构建完整的负荷预测技术图谱。
- 【深度对比分析，洞察模型优劣】 不仅仅是代码堆砌，项目包含详细的模型对比与评估模块。通过同一数据集上的性能对比（如MAE, RMSE, MAPE），直观展示不同模型在精度、训练速度、稳定性上的差异，助您快速为实际场景选择最佳模型。
- 【工程化代码，开箱即用】 代码结构清晰，注释详尽，完全面向工程实践。包含数据预处理、特征工程、模型训练、预测可视化全流程。您无需从头造轮子，可直接在此基础上进行二次开发，极大节省研发成本和时间。
- 【直面实战难题，解决方案内嵌】 针对时间序列预测中的缺失值处理、季节性/周期性分析、特征构建、序列窗口滑动等核心难点，提供了经过验证的解决方案，代码中体现了大量工程细节与调优经验。
- 【前沿技术应用】 不仅包含成熟的LSTM/GRU，更集成Transformer模型，该模型在捕捉长时间序列依赖关系上表现卓越，是当前NLP和时序预测领域的研究热点，让您的技术储备始终保持领先。
- 【高度可扩展性】 项目采用模块化设计，轻松替换数据集即可应用于其他时序预测任务（如交通流量、股票价格、销售额预测等），具备极强的泛化能力，一份投资，多重回报。
项目详细描述
(这里可以放在商品详情页，对亮点进行更细致的阐述)
项目概述：
本项目针对电力系统中的核心需求——短期电力负荷预测，提供了一个全面、深入且可直接复现的代码解决方案。项目以真实的小时级电力负荷数据为基础，系统地实现了从经典时间序列模型到现代机器学习、深度学习共7种预测算法，并进行了严格的性能对比，是进入时序预测领域、完成学术研究或构建工业级应用的宝贵资源。
核心内容详解：
- 数据预处理与探索性分析：
- 数据清洗与缺失值处理。
- 时间序列分解，可视化趋势性、季节性和残差。
- 构建适用于机器学习模型的时间特征（如小时、星期、是否为节假日等）。
- 七大预测模型实现：
- ARIMA： 作为基准模型，展示如何对序列进行平稳性检验、参数定阶和模型拟合。
- 决策树 & 随机森林： 展示如何将时序问题转化为监督学习问题，利用树模型捕捉特征与负荷之间的关系。
- K近邻： 提供一种简单快速的基于相似性的预测方法。
- LSTM & GRU： 深度学习中处理序列问题的王牌模型，专门设计用于学习长期依赖关系，是本项目的核心亮点。
- Transformer： 采用Self-Attention机制，能并行计算并高效捕捉全局依赖，代表了时序预测的最新发展方向。
- 模型评估与对比：
- 使用均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE） 等多个指标进行综合评估。
- 提供可视化图表，直观对比不同模型在未来一段时间内的预测曲线与真实值的拟合程度。