电力负荷预测 | 基于AE-LSTM的电力负荷预测(Python)


效果一览

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

文章概述

电力负荷预测 | 基于AE-LSTM的电力负荷预测(Python)

基于AE-LSTM(自动编码器长短期记忆网络)的电力负荷预测是一种基于深度学习的方法,用于预测未来一段时间内的电力负荷需求。该方法结合了自动编码器和LSTM网络的特点,旨在提取输入数据的特征表示并进行序列建模。

下面是一个基于AE-LSTM的电力负荷预测的一般步骤:

数据准备:收集历史电力负荷数据和相关的环境因素数据(如温度、湿度等)。将数据进行预处理,包括去除异常值、填充缺失值、归一化等。

特征提取:使用自动编码器(Autoenco

最近更新

  1. docker php8.1+nginx base 镜像 dockerfile 配置

    2024-02-07 09:18:02       94 阅读
  2. Could not load dynamic library ‘cudart64_100.dll‘

    2024-02-07 09:18:02       100 阅读
  3. 在Django里面运行非项目文件

    2024-02-07 09:18:02       82 阅读
  4. Python语言-面向对象

    2024-02-07 09:18:02       91 阅读

热门阅读

  1. 人工智能之参数估计

    2024-02-07 09:18:02       46 阅读
  2. Vue-cli

    Vue-cli

    2024-02-07 09:18:02      27 阅读
  3. OpenStack-Swift分片存储

    2024-02-07 09:18:02       43 阅读
  4. 从事机器视觉,笔记本电脑该如何选型

    2024-02-07 09:18:02       48 阅读
  5. [python-opencv] PNG 裁切物体

    2024-02-07 09:18:02       45 阅读
  6. 人工智能的测试与评价

    2024-02-07 09:18:02       47 阅读
  7. mysql问题

    2024-02-07 09:18:02       44 阅读
  8. QT QCombox 样式表 比起作用

    2024-02-07 09:18:02       43 阅读
  9. Spring和Spring Boot的区别

    2024-02-07 09:18:02       51 阅读
  10. YY调音台:音频后期处理

    2024-02-07 09:18:02       53 阅读
  11. Linux常用命令

    2024-02-07 09:18:02       45 阅读