深度学习时间序列预测项目案例及数据集介绍

时间序列预测是一种重要的数据分析技术，它可以用于预测未来一段时间内的趋势和模式。深度学习方法在时间序列预测领域取得了显著的成果，能够处理复杂的非线性关系和大规模数据集。本文将介绍一个深度学习时间序列预测项目案例，并提供相应的数据集和源代码。

案例背景：
假设我们有一个电力公司的数据集，包含了过去几年每小时的电力消耗情况。我们的目标是构建一个深度学习模型，能够根据历史数据预测未来一天的电力消耗情况。这个预测模型可以帮助电力公司合理安排发电计划，以满足未来需求并提高能源利用效率。

数据集介绍：
我们的数据集包含两列：时间戳和电力消耗量。时间戳列记录了每小时的时间信息，电力消耗量列记录了对应时间点的电力消耗值。数据集的时间跨度为数年，频率为每小时一次。以下是数据集的示例：

时间戳               电力消耗量
2018-01-01 00:00   100
2018-01-01 01:00   120
2018-01-01 02:00   90
...

数据集通常以CSV文件格式提供，你可以使用Python的pandas库读取和处理数据。以下是使用pandas读取CSV文件的示例代码：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
data = pd