Python基于深度学习LSTM的多特征电力负荷预测程序源码(附有项目说明+数据集).zip

【资源说明】 1.项目代码均经过功能验证ok，确保稳定可靠运行。欢迎下载使用体验！ 2.主要针对各个计算机相关专业，包括计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等领域的在校学生、专业教师、企业员工。 3.项目具有丰富的拓展空间，不仅可作为入门进阶，也可直接作为毕设、课程设计、大作业、初期项目立项演示等用途。 4.当然也鼓励大家基于此进行二次开发。在使用过程中，如有问题或建议，请及时沟通。 5.期待你能在项目中找到乐趣和灵感，也欢迎你的分享和反馈！ 【项目介绍】 Python基于深度学习LSTM的多特征电力负荷预测程序源码(附有项目说明+数据集).zip 电能负荷预测按细粒度划分可分为粗度预测和细度预测。其中粗度预测则是将整个时间段的电能负荷数据进行训练，进而进行预测。而细度预测这是要考虑电能负荷季节，时间周期影响因子。 在进行城市居民电能负荷粗度预测时需要考虑比较如下三种情况的准确率： 1. 利用上一时刻的电能负荷（power），温度（temperature），湿度（humidity），风速（speed）预测此刻的电能负荷，power_load_forecasting_V1 2. 利用上一时刻的电能负荷（power）和此刻的温度（temperature），湿度（humidity），风速（speed）预测此刻的电能负荷，power_load_forecasting_V2 3. 利用上一若干时刻的电能负荷（power），温度（temperature），湿度（humidity），风速（speed）预测此刻的电能负荷，power_load_forecasting_V3 在进行城市居民电能负荷细度预测时，除了要考虑如上问题时，还需要考虑季节，时间周期等影响因子： 1. 电力负荷往往具有周期性，夏季，冬季，过渡季（春季和秋季）用户用电量往往差距很大，因此在预测是可以考虑分开预测，power_load_forecasting_V4 2. 在各个季节进行预测是，我们还可以按天，周，月进行划分，power_load_forecasting_V5 实验环境 编译语言：Python3.6 深度学习框架：tensorflow2.0， keras 依赖库：pandas，sklearn，matplotlib，numpy