keras tensorflow 搭建CNN-LSTM神经网络的住宅用电量预测完整代码数据

最新推荐文章于 2024-08-03 13:25:17 发布

程序员奇奇

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分类专栏：深度学习机器学习实战文章标签： keras tensorflow CNN-LSTM 神经网络住宅用电量预测用电量预测

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pythonyanyan/article/details/131926465

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该博客详细介绍了如何利用Keras和TensorFlow构建一个CNN-LSTM神经网络模型来预测住宅用电量。内容包括模型结构的描述、数据的相关性分析（通过热力图展示）、数据分布的可视化以及训练结果的展示。同时，提供了完整的代码和数据供读者参考。

模型结构：

图中的输入是矩阵跟我们的用的时间序列的矩阵是一样的所以看下面的图；

数据分析图：

数据分布图：

训练结果：

完整代码：

# pip install numpy==1.20.3  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 
import numpy as np
import pandas as

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CNN-LSTM住宅用电量预测

09-18

1557

CNN与LSTM的结合：该项目将卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）结合，发挥了两者的优势。CNN在处理时间序列数据方面擅长提取局部特征，尤其是在提取用电量数据中的周期性和趋势性特征时表现出色。LSTM则能够捕捉数据中的长时间依赖关系，解决了传统RNN在处理长序列时的梯度消失问题。这种CNN与LSTM的结合大大提高了模型对复杂时间序列的学习能力，从而使得用电量预测更加准确。多变量多步预测：项目采用多变量多步预测的方法。

基于CNN-LSTM混合架构的住宅用电量智能预测系统设计与实现

laoman456的博客

07-17

摘要：本研究针对住宅用电量预测问题，提出一种基于CNN-LSTM混合架构的智能预测系统。通过融合CNN局部特征提取能力和LSTM时序建模优势，有效解决传统方法在非线性时序预测中的不足。研究采用UCI家用电力数据集，设计包含数据预处理、特征工程、混合模型构建等完整流程。实验表明，该模型在72小时历史数据预测未来24小时用电量任务中，MAE和RMSE指标显著优于传统方法。创新点包括多维特征融合、动态学习率优化以及可解释性增强。系统实现为电力调度和智能家居提供精准预测工具，对提升能源管理效率具有重要实践价值。

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【数值预测案例】(3) LSTM 时间序列电量预测，附Tensorflow完整代码

博观而约取，厚积而薄发

04-22

1万+

大家好，今天和各位分享一下如何使用循环神经网络STLM完成时间序列预测，本文是针对单个特征的预测，下一篇是对多个特征的预测。文末有完整代码 1. 导入工具包这里使用GPU加速计算，加快网络的训练速度。 import tensorflow as tf from tensorflow import keras import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import warnings warnings.f

时间序列预测17：CNN-LSTM 实现用电量/发电量预测

最新发布

09-26

该方法结合了经验模态分解（EEMD）的改进版本——完全集成经验模态分解（CEEMDAN）、卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）以及注意力机制（Attention），旨在提高预测的准确性，特别是在短期电力需求...

基于CNN-LSTM的电力负荷预测模型与Python实现

基于CNN-LSTM的负荷预测是一种融合卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）与长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）的深度学习模型，广泛应用于电力系统中的时间序列预测任务，特别是电力负荷...

基于CNN-LSTM-KDE的多变量时间序列预测模型与Python实现详解

资源摘要信息:"【深度学习与时间序列预测】Python实现基于CNN-LSTM-KDE的卷积长短期神经网络结合核密度估计多变量时序区间预测的详细项目实例（含模型描述及示例代码）该项目旨在通过深度学习技术提升多变量时间...

CNN-LSTM模型在时间序列预测用电量python源码实现

crasher123的博客

08-22

796

用电量时间序列预测结果显示，训练集的RMSE为581.09，测试集的RMSE为632.28。CPU使用率预测的结果是训练集的RMSE值为0.10，测试集的RMSE值为0.09，预测趋势与实际数据一致。在这两个应用场景中，所提出的模型都能获得较高的预测精度和良好的泛化性能，这表明CNN-LSTM在时间序列预测问题上具有一定的可行性。本文在对时间序列预测问题研究分析的基础上，构建了基于卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的模型来分别解决用电数据中的时间序列预测问题。

TensorFlow 实战案例：利用 LSTM 进行电量预测（包含代码和数据）

AI研习星球

09-07

1411

首先进行模型编译，使用adam优化器设置学习率0.01，使用平均绝对误差作为网络训练时的损失函数，网络迭代20次。，真实值 y_test，绘图展示预测值和真实值的偏离程度。大家好，今天和各位分享一下如何使用循环神经网络LSTM完成时间序列预测，本文是针对单个特征的预测。比如对某一时间点预测，规定每20个特征值，预测得到一个标签值。由于只有一列特征数据，相当于，用。由于原始数据最大值和最小值之间相差较大，为了避免数据影响网络训练的稳定性，由于本案例数据量比较少，特征也只有一个，因此不需要使用复杂网络，

用电量预测 | 基于ELM极限学习机用电量预测附matlab完整代码

默默科研仔的博客

08-03

248

用电量预测 | 基于ELM极限学习机用电量预测附matlab完整代码

[时间序列预测]基于BP、LSTM、CNN-LSTM神经网络算法的单特征用电负荷预测[保姆级手把手教学]

didiaopao的博客

10-25

1万+

本文章主要从3个算法BP、LSTM、CNN-LSTM进行时间序列预测的讲解，主要案例是利用单特征电力负荷预测进行讲解。对比三个模型在用电负荷预测中的优越性。

机器学习笔记8：基于TensorFlow的数据预测

ChenHaoUESTC的博客

08-27

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机器学习笔记8：基于TensorFlow的数据预测

神经网络用电量一周预测一天

qingfengxd1的博客

10-05

508

549-可以交流、咨询、答疑。

时间序列预测15：Multi-input / Multi-head CNN 实现用电量/发电量预测

全性保真，不以物累形。

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1万+

接上文，本文介绍如何为多变量数据开发多通道多步时间序列预测的CNN模型和多头多步时间序列预测的CNN模型。

Python|【tensorflow】基于改进粒子群算法优化LSTM的短期电力负荷预测研究

weixin_46039719的博客

11-12

181

在短期电力负荷预测中，使用 IPSO 对 LSTM 模型进行优化。利用 IPSO 的优化策略，迭代更新粒子的位置和速度，通过计算目标函数的值来评估每个粒子的适应性。需要注意的是，该方法的性能受多个因素影响，包括数据集的质量、模型的参数设置、IPSO算法的参数选择等。因此，在实际应用中，需要对模型进行充分的训练和调优，同时选择合适的IPSO算法参数，以获得较好的短期电力负荷预测结果。IPSO 是一种用于求解优化问题的群体智能算法，它基于粒子群算法并引入了改进策略，能够更好地搜索优化空间，提高优化效果。

LSTM模型对家庭用电进行多步时间序列预测

颠沛的小丸子

06-11

7563

随着智能电表的兴起和太阳能电池板等发电技术的广泛应用，有大量可用的用电数据。这些数据代表了一系列与电力相关的多元时间序列，进而可以用来建模甚至预测未来的用电量。与其他机器学习算法不同，长短时记忆递归神经网络能够从序列数据中自动学习特征，支持多变量数据，并能输出可用于多步预测的变长序列。在本教程中，您将了解如何开发长期短期记忆递归神经网络，用于多步骤时间序列预测家庭用电量。完成本教程...

keras tensorflow 搭建CNN-LSTM神经网络的住宅用电量预测 完整代码数据

模型结构：

数据分析图：

相关性热力图：

数据分布图：

训练 结果：

完整代码：

keras tensorflow 搭建CNN-LSTM神经网络的住宅用电量预测完整代码数据

训练结果：