包含课程

  • 146人 学习人数
    5.0分 课程评分
    [多特征预测]基于BP神经网络多特征电力负荷预测
    本课程采用手把手教学的方式,从BP神经网络的算法原理到利用深度学习框架搭建BP神经网络进行多特征用电负荷预测,整个过程会有细致的讲解,让你获得从零基础到熟练利用深度学习框架进行多特征用电负荷预测的能力。1、本课程具有充实的内容,具体课程大纲如下:  2、对多特征数据进行展示: 3、同时为了有更好的算法原理讲解,课程中配备了大量的算法模型图: 4、关于实战部分,手把手带着大家进行一行一行的敲代码,做到逐行逐句讲解。 5、实战模型的loss图和预测的结果。   
    电力负荷预测
    时间序列预测
    BP神经网络
    深度学习
    人工智能
  • 167人 学习人数
    5.0分 课程评分
    [多特征预测]基于RNN、LSTM多特征用电负荷预测
    本课程采用手把手教学的方式,从RNN、LSTM神经网络的算法原理到利用深度学习框架搭建RNN、LSTM神经网络进行多特征用电负荷预测,整个过程会有细致的讲解,让你获得从零基础到熟练利用深度学习框架进行用电负荷预测的能力。1、本课程具有充实的内容,具体课程大纲如下: 2、对多特征数据进行展示:3、同时为了有更好的算法原理讲解,课程中配备了大量的算法模型图: 4、关于实战部分,手把手带着大家进行一行一行的敲代码,做到逐行逐句讲解。5、实战模型的loss图和预测的结果。 
    RNN
    LSTM
    时间序列预测
    深度学习
    多特征负荷预测
  • 282人 学习人数
    5.0分 课程评分
    [多特征预测]基于CNN-LSTM网络多特征用电负荷预测
    本课程采用手把手教学的方式,从CNN和LSM神经网络的算法原理到利用深度学习框架搭建CNN-LSTM组合神经网络进行多特征用电负荷预测,整个过程会有细致的讲解,让你获得从零基础到熟练利用深度学习框架进行多特征用电负荷预测的能力。1、本课程具有充实的内容,具体课程大纲如下:2、对多特征数据进行展示: 3、同时为了有更好的算法原理讲解,课程中配备了大量的算法模型图: 4、关于实战部分,手把手带着大家进行一行一行的敲代码,做到逐行逐句讲解。 5、实战模型的loss图和预测的结果。
    电力负荷预测
    CNN
    CNN-LSTM
    深度学习
    时间序列预测

套餐介绍

这是多特征电力负荷预测的课程集合