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申请/专利权人：北京市燃气集团有限责任公司
摘要：本发明提供了一种基于深度学习和Django技术的智能数据预测可视化系统，基于RNN循环神经网络和LSTM长短期记忆的数据预测方案，通过过去的绿电历史价格数据和CCER国家核证自愿减排量历史价格数据，使用RNN循环神经网络进行数据处理，同时通过过去的碳配额历史价格数据使用LSTM长短期记忆进行数据处理，通过处理好的结果预测出未来的价格走势为客户提供降低成本的建议和购买决策支持。
主权项：1.一种基于深度学习和Django技术的智能数据预测可视化系统，其特征在于，包括：数据处理和存储模块、数据分析模块和数据可视化模块；所述数据处理和存储模块，用于提取历史绿电数据、历史CCER价格和历史碳配额数据；对所述历史绿电数据、所述历史CCER价格和所述历史碳配额数据进行预处理，使用pandas按照日期对预处理后的所述历史绿电数据、所述历史CCER价格和历史碳配额数据进行排序，将每个数据按照Django的模型的形式存储到Django的后台数据库中；所述数据分析模块，用于确定用于输入模型的数据；利用所述用于输入模型的数据训练深度学习模型，其中，所述深度学习模型包括：循环神经网络和长短期记忆网络；利用所述训练好的深度学习模型对绿电数据、CCER价格和碳配额进行预测；所述数据可视化模块，用于根据Django框架进行开发并且综合运用Highcharts动态图表以及semantic-ui的多个模块。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京市燃气集团有限责任公司 基于深度学习和Django技术的智能数据预测可视化系统
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