[多特征预测]基于RNN、LSTM多特征用电负荷预测
课时介绍
对课程进行一个先导的讲解,同时对课程结构进行讲解
课程介绍
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。
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有一个很奇怪的点,就是预测的时候好像都是基于实际数据进行预测的,而不是滚动数据预测?
炮哥,我该如何知道最终训练过程中各特征对预测结果的影响权重
炮哥,这节课里我有个不太明白的地方,就是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?