电力负荷预测综合课程-CSDN程序员研修院

1594人学习人数

4.7分课程评分

[手把手教学]基于BP神经网络单特征用电负荷预测
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、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： 3、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。 4、实战模型的loss图和预测的结果。

时间序列预测
数据分析
keras
用电负荷预测
深度学习

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1214人学习人数

4.7分课程评分

[手把手教学]基于RNN、LSTM神经网络单特征用电负荷预测
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、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： 3、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。 4、实战模型的loss图和预测的结果。

循环神经网络
tensorflow
RNN
LSTM
时间序列预测

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1657人学习人数

5.0分课程评分

[手把手教学]基于CNN-LSTM神经网络单特征用电负荷预测
本课程采用手把手教学的方式，从CNN-LSTM神经网络的算法原理到利用深度学习框架搭建CNN-LSTM神经网络进行用电负荷预测，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、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： 3、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。 4、实战模型的loss图和预测的结果。

RNN
LSTM
时间序列预测
CNN卷积神经网络
CNN-LSTM

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1284人学习人数

4.9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

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1978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

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4225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

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套餐介绍

包含单特征多特征所有的负荷预测方法

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