[多特征预测]基于RNN、LSTM多特征用电负荷预测
课时介绍
最后对训练好的模型利用评价指标进行模型的评估
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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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?
炮哥,x轴刻度五年的不应该是(6760,175200·······)吗?