[多特征预测]基于CNN-LSTM网络多特征用电负荷预测

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  • 第1章 课程先导

    • 1.1 课程先导与课程结构
  • 第4章 深度学习与编程环境安装

    • 4.1 深度学习框架介绍
    • 4.2 编程环境和编程工具介绍安装
    • 4.3 pycharm的下载及其安装
    • 4.4 anaconda及其环境的下载安装和环境选择测试
  • 第2章 卷积神经网络算法原理

    • 2.1 卷积运算
    • 2.2 填充和步幅
    • 2.3 卷积运算输出特征图计算公式
    • 2.4 多通道数据卷积运算
    • 2.5 池化运算
    • 2.6 一维卷积运算
    • 2.7 一维池化运算
  • 第3章 RNN、LSTM神经网络算法原理

    • 3.1 RNN神经网络的基本结构
    • 3.2 RNN和全连接神经网络的对比
    • 3.3 RNN神经网络数学模型及其权重共享
    • 3.4 RNN神经网络前向传播
    • 3.5 RNN神经网络反向传播
    • 3.6 RNN神经网络梯度爆炸和消失
    • 3.7 LSTM模型单元
    • 3.8 LSTM的遗忘门
    • 3.9 LSTM的输入门及其细胞状态更新
    • 3.10 LSTM的输出门
    • 3.11 LSTM缓解RNN梯度消失问题
  • 第5章 实战---CNN-LSTM神经网络多特征用电负荷预测

    • 5.1 CNN-LSTM神经网络如何进行多特征用电负荷预测
    • 5.2 模型评价指标
    • 5.3 多特征数据概括与分析
    • 5.4 数据读取与数据预处理
    • 5.5 特征和标签的划分
    • 5.6 CNN-LSTM网络模型的搭建、训练和保存
    • 5.7 模型的测试
    • 5.8 模型的评估
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课时介绍

详细的讲解了pycharm的下载及其安装的全过程

课程介绍

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。

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