为什么测试集x_train把负荷也拿进去当x了，他不是y吗

炮哥，有没有消融实验，一次对比多个模型性能的曲线图

炮哥，请问有用pytorch搭建的相应网络的课程吗

炮哥，目前遇到了一些问题，有个不太明白的地方，在多特征LSMT建模后，后续预测的时候是不是要带上47个历史数据，然后来预测第48t的值呢？比如我现在的是每小时的采样，我希望预测的数据是2024-07-16 11:00:00的数据，那我按24的步长来算，也就是说我要预测时要取出2024-07-15 11:00:00 到2024-07-16 10:00:00 这个时间段的数据丢进去吗？还有就是模型创建时，归一化的参数不需要存储的么？那后续预测的时候归一化怎么办？难道是根据步长拉去最近的历史数据来做minmax的归一化吗？实际工作中怎么将模型和归一化的参数存储进数据库中，模型如何实现持续更新呢？

lstm网络层中，层数和每层的神经元个数怎么选，有啥讲究呢？

请问代码从哪里下载

炮哥，我用pytorch搭的神经网络，维度对不上，卡了好久了，求救

你的，课件从哪里下

炮哥，这个模型用的是什么框架呢

请问可以用matlab做负荷辨识的课程吗？看主页都是用Python

您好,我想问一下这个澳大利亚的数据集的来源有链接网站或者其他参考吗？，我想引用一下这个数据集

为什么在anaconda里下载python出现这个问题Could not find a version that satisfies the requirement python No matching distribution found for python

购买后怎么下载呀

你的预测结果其实虽然看上去是长段时间预测，但其实只有第一个值有意义。因为在预测第一个值后面的值的时候，你是用真实值作为模型输入去预测，但预测前这个真实值显然是无法得知的。所以严格来讲应该做多步预测，虽然误差肯定会大，但这样才是有意义的结果

为什么我的训练结果和老师的相差这么大（图1是我的，图2是老师的）？是跟cpu有关系吗，老师可以解释下吗？

数据不是没有缺失值吗

File "E:\pythonProject\CNN-LSTM多影响因素负荷预测\CNN_LSTM_model_test.py", line 51, in
model = load_model("CNN_LSTM_model.h5")
'utf-8' codec can't decode byte 0xcd in position 31: invalid continuation byte 一直解决不了，求老师出点主意