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Python电力负荷：ARIMA、LSTM神经网络时间序列预测分析

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32059 分析师：Eileen 电力系统源源不断向各用户提供持续稳定的电能，本文通过对数据的提取，帮助客户分别对不同客户端日，月，年的用电负荷情况进行分析，并通过模型对单户负荷情况进行预测（点击文末“阅读原文”获取完整数据）。解决方案 ...

Python中利用长短期记忆模型LSTM进行时间序列预测分析 - 预测电力负荷数据

此示例中，神经网络用于使用2011年4月至2013年2月期间的数据预测公民办公室的电力消耗。每日数据是通过总计每天提供的15分钟间隔的消耗量来创建的。 LSTM简介 LSTM（或长短期记忆人工神经网络）允许分析具有长期依赖性的有序数据。当涉及到这项任务时，传统的神经网络体现出不足，在这方面，LST...

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更新时间 2024-04-30 15:24:13

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MaxCompute MaxFrame 是阿里云自研分布式计算框架，支持 Python 编程接口并可直接使用 MaxCompute 计算资源及数据接口，与 MaxCompute Notebook、镜像管理等功能共同构成 MaxCompute 完整 Python 开发生态。

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