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
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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