基于LSTM网络的电力负荷预测研究及应用

本文基于深度学习LSTM网络，研究了电力负荷预测的方法，通过分析电力负荷的时序性特点，构建了LSTM网络模型，提出了一种短期电力负荷预测方法。此方法能够通过历史负荷数据对未来电力负荷进行预测，在电力供应管理方面具有广泛的应用前景。本研究还对该方法进行了实验验证，结果表明其具有较高的预测精度和实用价值。