时间序列预测：使用LSTM、RNN和GRU进行地区用电量预测

时间序列预测是一种重要的数据分析技术，用于预测未来一段时间内的数据趋势和模式。在本文中，我们将使用长短期记忆网络（LSTM）、递归神经网络（RNN）和门控循环单元（GRU）等深度学习模型，来进行地区用电量的时间序列预测。我们将介绍这些模型的原理，并提供相应的Python代码来演示如何实现预测任务。

首先，让我们导入所需的库：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from tensorflow.keras