使用python实现BP神经网络或LSTM长短期记忆网络进行超短期功率预测，样本从文档中读取，输入数据需要归一化处理，UI界面展示
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- 2023-02-17 21:51回答 2 已采纳 方案来自 梦想橡皮擦 狂飙组基于 GPT 编写的 “程秘” 根据这项研究，LSTM算法与BP神经网络算法在chickenpox_dataset上的预测效果几乎没有差别。因此，可以认为代码方面没有问题
- 2022-09-30 14:31回答 2 已采纳 版本警告而已，提示你你里面的有些库后续版本可能变更或者API改变，不用管，不是错误信息
- 2022-10-05 08:15回答 2 已采纳 ModelCheckpoint中的monitor参数值应该是'val_loss'
- 2022-12-12 20:09荔枝科研社的博客 短期电力负荷预测的输入与输出均为时间序列，其本质仍是基于先前元素的序列预测问题，为此需要采用与前馈神经网络不同的方法，进行短期电力负荷预测。循环神经网络具有记忆功能，可提升网络性能。与前馈神经网络相比...
- 回答 2 已采纳 创建一个预测数组，每预测一个Y就往数组里放一个，同时更新你用来预测的自变量X数组，剔除最早的X，把预测值加入到X里，依次往后预测
- 2022-11-28 14:30回答 1 已采纳 用同一个模型，预测值应该是一样的。如果是同一个网络训练出的不同模型，预测值可能不同。什么分布我也不知道，但差异应该很小。
- 2022-12-10 17:12回答 1 已采纳 望采纳下面只是一些基本的idea，抛砖引玉 STM（Long Short-Term Memory）是一种用于处理和预测序列数据的神经网络模型。在路径规划领域，可以通过使用LSTM模型来预测某个地点到达
- 2022-11-22 16:28拓端研究室TRL的博客 全文链接：http://tecdat.cn/?p=251332017 年年中，R ...本文将演示如何在 R 中使用 LSTM 实现时间序列预测。相关视频简单的介绍时间序列涉及按时间顺序收集的数据。我用 xt∈R 表示单变量数据，其中 t∈T 是观察数...
- 2022-03-17 10:44回答 1 已采纳 LSTM只是一个循环神经网络模型，市面上的各种深度学习框架都封装了的，你找个框架调API就行了，例如Pytorch和Tensorflow，Pytorch编程更小白一点。
- 2021-03-14 19:54回答 3 已采纳 limit = torch.tensor([1,2,3,4,5,6]) class Actor(nn.Module): def __init__(self, 6, 20, 6):
- 2022-02-14 17:19拓端研究室TRL的博客 原文链接：http://tecdat.cn/?p=23544下面是一个关于如何使用长短期记忆网络（LSTM）来拟合一个不平稳的时间序列的例子。每年的降雨量数据可能是相当不平稳的。与温度不同，温度通常在四季中表现出明显的趋势，而...
- 2023-11-17 16:15拓端研究室TRL的博客 原文链接：http://tecdat.cn/?p=23689本文探索Python中的长短期记忆（LSTM）网络，以及如何使用它们来进行股市预测（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频在本文中，你将看到如何使用一个被称为长短时...
- 2022-11-25 16:16拓端研究室TRL的博客 全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=23544在本文中，长短期记忆网络——通常称为“LSTM”——是一种特殊的RNN递归神经网络，能够学习长期依赖关系（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。本文使用降雨量数据...
- 2023-08-08 13:00天天酷科研的博客 空气质量预测 | Python实现基于LSTM长短期记忆神经网络的空气质量预测模型（Air Quality Prediction）
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