kears搭建lstm实现用电量预测时间序列预测

最新推荐文章于 2024-11-02 22:34:30 发布

程序员奇奇

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分类专栏：机器学习实战文章标签： lstm 机器学习人工智能

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本文通过Keras构建LSTM模型，详细展示了如何进行时间序列预测，特别是针对用电量的数据预测。提供了完整的代码示例和预测结果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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# -*- coding: utf-8 -*-
# 导入库pip install openpyxl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import metrics
from sklearn.metrics import mean_squared_error  # 评价指标
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.layers import LSTM, GRU
from keras import optimizers
import keras
import ten

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