电力负荷预测 | 基于AE-LSTM的电力负荷预测(Python)

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电力负荷预测 | 基于AE-LSTM的电力负荷预测(Python)_第1张图片
电力负荷预测 | 基于AE-LSTM的电力负荷预测(Python)_第2张图片

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

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