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[手把手教学]基于BP神经网络单特征用电负荷预测

[手把手教学]基于BP神经网络单特征用电负荷预测
共21节 1831人在学 课程详情
课程目录
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  • 第1章 课程先导

    • 1.1 课程先导与课程结构
  • 第2章 BP神经网络算法原理

    • 2.1 BP神经网络的整体结构
    • 2.2 BP神经网络的结构单元
    • 2.3 为什么要加入激活函数
    • 2.4 激活函数
    • 2.5 BP神经网络前向传播
    • 2.6 用电负荷预测模型的损失函数
    • 2.7 梯度下降法
    • 2.8 反向传播
  • 第3章 深度学习框架与编程环境安装

    • 3.1 深度学习框架介绍
    • 3.2 编程环境和编程工具介绍安装
    • 3.3 pycharm的下载及其安装
    • 3.4 anaconda及其环境的下载安装和环境选择测试
  • 第4章 实战---BP神经网络单特征用电负荷预测

    • 4.1 BP神经网络如何进行单特征用电负荷预测
    • 4.2 模型评价指标
    • 4.3 单特征数据概括与分析
    • 4.4 数据读取与数据预处理
    • 4.5 特征和标签的划分
    • 4.6 BP网络模型的搭建、训练和保存
    • 4.7 模型的测试
    • 4.8 模型的评估
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课时介绍

对现在有的深度学习框架进行讲解介绍,并说明本课程利用的是keras

课程介绍

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。

 

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