基于LSTM、BP神经网络实现电力系统负荷预测（Python代码实现）
1 概述前馈神经网络的输出只依赖当前输入，但是在文本、视频、语音等时序数据中，时序数据长度并不固定，前馈神经网络的输入输出维数不能任意更改，因此难以适应这类型时序数据的处理。短期电力负荷预测的输入与输出均为时间序列，其本质仍是基于先前元素的序列预测问题，为此需要采用与前馈神经网络不同的方法，进行短期电力负荷预测。循环神经网络具有记忆功能，可提升网络性能。与前馈神经网络相比，循环神经网络具备可同时....
高级神经网络Keras+CNN-GRU-Attention负荷预测（Python代码实现）
1 高级神经网络Keras知识点讲解及入门算例【数学建模】“华为杯”高级神经网络Keras(Python代码实现)2 CNN-GRU-Attention负荷预测2.1 Python代码实现数据：2.2 运行结果
基于CNN-GRU-Attention混合神经网络的负荷预测方法（Python代码实现）
1 概述 基于CNN-GRU(convolutional neural networks-gate recurrent unit)神经网络的电力系统短期负荷预测方法。首先使用卷积神经网络(CNN)对负荷及气象数据进行卷积处理,以更好地提取数据新特征,增强输入数据与输出数据间的相关性。然后使用门控循环单元(GRU)实现短期负荷预测。使用某地区的负荷数据结合当地的气象数据,对CNN-G....
基于遗传算法GA算法优化BP神经网络（Python代码实现）
1 概述 BP-GA算法的设计︰基于遗传算法的BP神经网络算法(以下简称BP-GA)就是在BP神经网络的学习过程中,将权重和阀值描述为染色体,并选取适宜的适应函数,然后进行GA迭代,直到某种意义上的收敛.与普通BP学习算法相比,算法 BP一GA的优势在于可以处理一些传统方法不能处理的例子,例如不可导的特性函数(传递函数)或者没有梯度信息存在的节点.该算法涉及到两个关键问....
python数据可视化开发(3)：使用psutil和socket模块获取电脑系统信息（Mac地址、IP地址、主机名、系统用户、硬盘、CPU、内存、网络）
系列文章目录python开发低代码数据可视化大屏：pandas.read_excel读取表格python实现直接读取excle数据实现的百度地图标注python数据可视化开发(1)：Matplotlib库基础知识python数据可视化开发(2)：pandas读取Excel的数据格式处理文章目录系列文章目录@[TOC](文章目录)前言1.psutil模块说明Memory内存相关CPU相关Disk相....
【CEEMDAN-CNN-LSTM】完备集合经验模态分解-卷积神经长短时记忆神经网络研究（Python代码实现）
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1 概述1.1 完备集合经验模态分解原理1.2 鲸鱼优化1.3 LSTM2 运行结果3 参考文献4 Python代码实现1 概述参考文献：1.1 完备集合经验模态分解原理早期的 EMD 方法具有较强的自适应性，能够有效地分解时间序列；但是，算法在运算过程中容易出现模....
【VMD-LSTM】变分模态分解-长短时记忆神经网络研究（Python代码实现）
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1 概述1.1 变分模态分解算法1.2 LSTM2 运行结果编辑3 参考文献4 Python代码实现1 概述参考文献：1.1 变分模态分解算法变分 模 态 分 解 ( variational mode decomposition，VMD) 算法是由 Dragomir....
【VMD-DBO-LSTM】变分模态分解-蜣螂优化算法-长短时记忆神经网络研究（Python代码实现）
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1 概述1.1 变分模态分解算法1.2 蜣螂优化算法1.3 LSTM2 运行结果3 参考文献4 Python代码实现1 概述1.1 变分模态分解算法变分 模 态 分 解 ( variational mode decomposition，VMD) 算法是由 Drago....
【ARIMA-WOA-LSTM】合差分自回归移动平均方法-鲸鱼优化-长短期记忆神经网络研究（Python代码实现）
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1 概述1.1 ARIMA模型1.2 鲸鱼优化算法 1.3 LSTM 模型2 运行结果3 参考文献4 Python代码实现1 概述1.1 ARIMA模型差分自回归移动平均模型( ARIMA)元一PE用于各领域的预测模型 17-19],主要包含自回归模型和移动平均模型....
【ARIMA-LSTM】合差分自回归移动平均方法-长短期记忆神经网络研究（Python代码实现）
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1 概述1.1 ARIMA模型1.2 LSTM 模型2 运行结果3 参考文献4 Python代码实现1 概述1.1 ARIMA模型差分自回归移动平均模型( ARIMA)元一PE用于各领域的预测模型 17-19],主要包含自回归模型和移动平均模型2个部分。自回归模型的....
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