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基于改进长短期记忆神经网络的短期负荷预测.pdf
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利用长短期记忆模型构建的预测模型,可用于时间序列类的回归预测,借助matlab软件里的工具箱,根据预测结果进行分析。许多领域的预测都可以使用,导入自己的数据集,更改相关参数,如输入层个数,输出层个数以及数据集的条目等,评价指标包括了实际值与误差值之间的误差图,样本的R方、平均百分比误差、MBE和均方根误差的指标,有利于评价模型的预测效果。
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电力负荷预测影响着电力系统的管理和运行,是电力系统制定发电计划,调度计划等重要依据,对电力负荷预测进行分类依据的划分标准有很多,预测时间周期是较为常见的一种,MATALB编程实现LSTM对电力负荷的预测,包括M文件,数据,运行结果,代码MATALB打开后可以直接运行
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本实验实现的是利用LSTM (长短期记忆神经网络) 进行股票预测,通过本次实验,你将了解股票预测的方法、股票预测的数据集处理技巧、LSTM模型搭建以及训练过程等等,除此之外,你还将看到Paddlepaddle框架实现深度学习的一个十分清晰的结构流程,加深你对Paddlepaddle的了解。
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