深度学习方法对电力负荷预测的影响研究

近年来，随着深度学习算法的成熟，越来越多的学者开始将其应用于电力负荷预测中。其中，基于LSTM网络的方法受到了广泛关注。本文针对这一方法进行了深入研究，通过实验验证，证明了其较传统方法在预测准确度和波动性方面存在明显优势。同时，文章还分析了深度学习方法应用于电力负荷预测中的潜在问题，并提出了相应的解决方案。关键词：深度学习，LSTM网络，电力负荷预测，波动性，准确度