深度学习在能源价格预测中的应用：LSTM与Transformer模型的实战分析

引言

能源价格预测在能源市场中扮演着至关重要的角色。能源价格的波动直接影响能源供应商、消费者和政府的决策。传统的价格预测方法通常基于经济模型和基本分析，但这些方法受到市场不确定性和复杂性的限制。深度学习模型，特别是长短时记忆网络（LSTM）和Transformer，已经在时间序列数据分析领域表现出卓越的性能。本博客将向您展示如何使用这两种深度学习模型来进行能源价格预测，提供清晰的思路和相应的Python代码。

第一部分：数据收集与准备

在进行能源价格预测之前，我们需要获取历史的能源价格数据，如石油、天然气和电力价格。这些数据可以来自政府机构、交易所、能源供应商或专业数据提供商。为了简化示例，我们将使用一个虚构的能源价格数据集。

1.1 数据集介绍

我们的数据集包括以下信息：

• 时间戳（timestamp）
• 能源类型（energy_type）
• 价格（price）

1.2 数据准备

首先，让我们导入必要的Python库并加载能源价格数据集。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import Min