Comparative-analysis-of-hourly-load-forecasting-using-PatchTST-TFT-NHiTS-and-CatBoost源代码详解：核心组件与实现原理

Comparative-analysis-of-hourly-load-forecasting-using-PatchTST-TFT-NHiTS-and-CatBoost源代码详解：核心组件与实现原理

【免费下载链接】Comparative-analysis-of-hourly-load-forecasting-using-PatchTST-TFT-NHiTS-and-CatBoostA comprehensive time-series benchmark evaluating state-of-the-art deep learning architectures (PatchTST, TFT, N-HiTS) against traditional gradient boosting (CatBoost) for accurate 24-hour load prediction.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/27/Comparative-analysis-of-hourly-load-forecasting-using-PatchTST-TFT-NHiTS-and-CatBoost

Comparative-analysis-of-hourly-load-forecasting-using-PatchTST-TFT-NHiTS-and-CatBoost是一个全面的时间序列基准测试项目，旨在评估最先进的深度学习架构（PatchTST、TFT、N-HiTS）与传统梯度提升（CatBoost）在准确24小时负荷预测方面的性能。本文将深入解析该项目的核心组件与实现原理，帮助读者快速掌握项目架构和关键技术。

项目架构概览

该项目采用模块化设计，主要分为数据处理、模型实现和结果可视化三大模块。项目结构清晰，代码组织合理，便于扩展和维护。核心代码位于Utils目录下，包含了各个模型的实现和数据处理工具。

图1：项目时间序列数据可视化，展示了电力负荷和温度的变化趋势

主要目录结构

• Data/: 存储原始数据文件，包括Data.csv和Data.xlsx
• Photo/: 存放各类可视化结果，包括特征重要性图、模型预测图等
• Utils/: 核心代码目录，包含各模型实现和数据处理工具
• main.py: 项目入口文件，定义了整个预测流程的执行逻辑

核心组件详解

1. 主程序入口 (main.py)

main.py是项目的入口点，负责解析命令行参数并调度整个预测流程。它定义了一个PipelineApplication类，通过枚举类型PipelineTarget指定不同的执行目标，如数据处理、模型训练等。

class PipelineTarget(str, Enum): FULL = "full" DATA = "data" RESIDUALS = "residuals" CATBOOST = "catboost" NHITS = "nhits" PATCHTST = "patchtst" TFT = "tft" MODELS = "models"

PipelineApplication类中的run方法根据指定的目标执行相应的步骤，支持完整流程、仅数据处理、仅模型训练等多种模式。这种设计使得用户可以灵活选择需要执行的任务，提高了开发和测试效率。

2. 数据处理模块

数据处理是时间序列预测的关键步骤，该项目提供了完善的数据加载、清洗和特征工程功能。以Utils/CatBoost.py为例，其中的SourceDataLoader类负责从各种格式的文件中加载数据，并进行预处理：

class SourceDataLoader: def load(self) -> pd.DataFrame: source_path = self.locator.find_source_data_path() frame = self._read_frame(source_path) columns = self._resolve_columns(frame) # 数据清洗和转换逻辑 result = frame.copy() result["start_dt"] = pd.to_datetime(result[columns.start], dayfirst=True, errors="coerce") result["consumption_mwh"] = result[columns.consumption].map(self._coerce_numeric) # ... 更多数据处理步骤

数据处理模块还包括特征构建功能，如FeatureBuilder类负责生成滞后特征、滚动窗口特征和日历特征等，为模型提供丰富的输入信息。

3. 模型实现

项目实现了四种先进的预测模型，每种模型都有独立的实现文件，便于单独维护和优化。

CatBoost模型 (Utils/CatBoost.py)

CatBoost是一种基于梯度提升的传统机器学习模型，在表格数据上表现优异。项目中的CatBoostFeatureImportancePipeline类实现了完整的训练和评估流程：

class CatBoostFeatureImportancePipeline: def run(self) -> RunArtifacts: PlotStyle.apply() self.output_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) source_frame = self.loader.load() supervised_frame, feature_columns = self.feature_builder.build(source_frame) split = self._split_dataset(supervised_frame, feature_columns) model = self.trainer.fit( split.train_frame, split.validation_frame, split.feature_columns, ) # ... 模型评估和结果保存

CatBoost模型的一个重要特点是能够提供特征重要性分析，项目中通过ImportanceTableBuilder和ImportancePlotter类生成了直观的特征重要性可视化结果：

图2：CatBoost模型的特征重要性排名，展示了前25个最具预测能力的特征

图3：不同特征组的重要性比较，包括滞后特征、温度特征、滚动窗口特征和日历特征

N-HiTS模型 (Utils/NHits.py)

N-HiTS是一种基于深度学习的时间序列预测模型，采用层次化的架构设计。项目中的实现使用了Darts库，NHitsPipeline类封装了完整的训练和预测流程：

class NHitsPipeline: def run(self) -> RunArtifacts: PlotStyle.apply() self.output_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) self._configure_runtime() source_frame = self.loader.load() series, temperature_series = self.series_builder.build(source_frame) training_artifacts = self.trainer.fit(series, temperature_series) forecast_frame = self.forecaster.forecast_last_week(training_artifacts, calibrate=True) # ... 结果评估和可视化

N-HiTS模型在不同预测 horizons 上的表现通过可视化结果直观展示：

图4：N-HiTS模型对一周（168小时）电力负荷的预测结果

PatchTST模型 (Utils/PatchTST.py)

PatchTST是一种基于Transformer的时间序列预测模型，通过将时间序列分割成补丁（patches）来捕捉长期依赖关系。项目中的PatchTSTPipeline类实现了该模型的训练和预测：

class PatchTSTPipeline: def run(self) -> RunArtifacts: PlotStyle.apply() self.output_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) source_frame = self.loader.load() training_artifacts = self.trainer.fit(source_frame) forecast_frame = self.forecaster.forecast_last_week(training_artifacts, source_frame) # ... 结果评估和可视化

PatchTST模型在不同预测时长上的表现如下：

图5：PatchTST模型对三天（72小时）电力负荷的预测结果

TFT模型 (Utils/TFT.py)

Temporal Fusion Transformer (TFT) 是一种专为时间序列预测设计的深度学习模型，能够有效处理多种类型的特征和长期依赖关系。项目中的TFTPipeline类实现了该模型的训练和预测：

class TFTPipeline: def run(self) -> RunArtifacts: PlotStyle.apply() self.output_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) self._configure_runtime() source_frame = self.loader.load() series, temperature_series = self.series_builder.build(source_frame) training_artifacts = self.trainer.fit(series, temperature_series) forecast_frame = self.forecaster.forecast_last_week(training_artifacts) # ... 结果评估和可视化

TFT模型在不同预测时长上的表现如下：

图6：TFT模型对一天（24小时）电力负荷的预测结果

4. 结果可视化

项目提供了丰富的可视化功能，帮助用户直观理解模型性能和数据特征。ForecastPlotter类负责生成预测结果的可视化图表，支持不同预测时长的对比展示。

此外，项目还提供了模型诊断工具，如残差分析：

图7：模型预测残差的时间序列图，用于评估预测误差的分布特性

模型比较与分析

通过对比四种模型在不同预测 horizons上的表现，可以为特定应用场景选择最合适的模型。项目中提供了详细的性能指标，包括MAE、RMSE、MAPE和R²等。

图8：不同因素对模型预测性能的影响分析，包括短期滞后、24小时滞后、168小时滞后、温度、日历特征和滚动平均值

从实验结果来看，深度学习模型（如N-HiTS和PatchTST）在较长的预测 horizons上通常表现更好，而CatBoost等传统机器学习模型在短期预测和解释性方面具有优势。

快速开始指南

要开始使用该项目进行电力负荷预测，只需按照以下步骤操作：

1. 克隆仓库：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/27/Comparative-analysis-of-hourly-load-forecasting-using-PatchTST-TFT-NHiTS-and-CatBoost

2. 安装依赖：

pip install -r requirements.txt

3. 运行完整预测流程：

python main.py full

4. 查看结果：预测结果和可视化图表将保存在Photo目录下。

总结

Comparative-analysis-of-hourly-load-forecasting-using-PatchTST-TFT-NHiTS-and-CatBoost项目提供了一个全面的框架，用于评估不同机器学习和深度学习模型在电力负荷预测任务上的表现。通过模块化的设计和丰富的可视化功能，该项目不仅便于研究人员比较不同模型的性能，也为实际应用提供了可靠的预测工具。

无论是传统的梯度提升模型还是最先进的深度学习架构，项目都提供了清晰的实现和详细的评估结果，为电力负荷预测领域的研究和应用提供了有价值的参考。

未来，该项目可以进一步扩展，纳入更多的预测模型和评估指标，以满足不同应用场景的需求。同时，通过优化模型参数和特征工程方法，有望进一步提高预测 accuracy，为智能电网和能源管理系统提供更可靠的决策支持。

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