时间序列pytorch搭建lstm用电量预测 完整代码数据

已于 2023-10-04 14:09:56 修改
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分类专栏： 深度学习机器学习实战 文章标签： 深度学习 pytorch 人工智能 用电量预测 时间序列
于 2023-10-04 13:56:31 首次发布
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本博客通过PyTorch构建LSTM模型，详细讲解时间序列预测在用电量预测中的应用。配合视频讲解和代码数据，展示了如何利用深度学习进行时间序列分析。
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基于PyTorch的LSTM模型用于工业用电量预测的完整代码数据，可直接运行
VnReact的博客
09-19 415
在上述代码中，我们定义了一个包含一个LSTM层和一个全连接（线性）层的LSTMModel类。输入大小（input_size）是每个时间步的特征数量，隐藏大小（hidden_size）是LSTM层的输出大小，输出大小（output_size）是预测值的数量。首先，我们需要准备数据集。在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch和LSTM模型来进行工业用电量预测，并提供完整的代码和数据，以便读者能够直接运行。在上述代码中，我们使用Pandas库读取CSV文件，并使用MinMaxScaler对用电量数据进行缩放。
基于PyTorch LSTM的工业用电量预测：完整代码与数据【可直接运行】毕业设计
bug_code702的博客
09-22 915
为了构建工业用电量预测模型，我们使用了一份真实的工业用电量数据集。该数据集包含了一段连续的时间序列数据，包括每小时的用电量和时间戳。为了保护数据隐私，我们对数据进行了脱敏处理，但不影响本模型的运行和预测效果。首先，我们需要加载数据集并进行一些预处理操作，包括数据归一化、序列划分等。# 读取数据集# 数据归一化# 序列划分sequence_length = 24 # 每个输入序列的长度train_size = int(len(scaled_data) * 0.8) # 训练集大小。
丹麦电力电价预测 预测未来24小时的电价 pytorch + lstm + 历史特征和价格 + 时间序列
05-30
pytorch + lstm + 历史特征和价格 + 时间序列
python用电度数设计_Python时间序列预测实战（电力负荷预测）
weixin_39714528的博客
11-30 1208
这是我之前工作做的一个项目import osimport pandas as pdimport numpypath = "E:/工作/负荷预测/历史负荷数据-每天" #文件夹目录files= os.listdir(path) #得到文件夹下的所有文件名称data_history = pd.DataFrame()for file in files: #遍历文件夹if not os.path.isdi...
pytorch搭建LSTM神经网络预测电力负荷
showswoller的博客
05-02 4152
利用pytorch搭建了一个用于电力负荷预测的LSTM神经网络
时间序列预测11：用电量预测 01 数据分析与建模
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全性保真，不以物累形。
04-09 3万+
通过之前有关LSTM的8遍基础教程和10篇处理时间序列预测任务的教程介绍，使用简单的序列数据示例，已经把LSTM的原理，数据处理流程，模型架构，Keras实现都讲清楚了。从这篇文章开始，将介绍有关时间序列预测和时间序列分类任务在真实数据集上的应用，你可以以此为模板，针对自己的业务需求进行二次开发。在本系列文章的最后会尝试通过自动调参脚本来辅助优化模型。
基于 pytorch LSTM lstm工业用电量预测 完整代码数据 可直接运行 毕业设计
04-22 4177
基于 pytorch LSTM lstm工业用电量预测 完整代码数据 可直接运行 毕业设计
DeepAR代码详析（pytorch版）实现用电量预测
weixin_52185313的博客
05-19 6891
DeepAR代码详析（pytorch版）实现用电量预测 – 潘登同学的RNN学习笔记 文章目录DeepAR代码详析（pytorch版）实现用电量预测 -- 潘登同学的RNN学习笔记数据集说明数据预处理代码构造模型Loss函数评估指标相关utils工具类训练模型 前言： 上次用Amazon中的glount-ts框架做了一个deepar的股价预测，但是我感觉用的是人家的API，不太好，所以今天来搂一把pytorch的deepar，看看效果如何 数据集说明 数据集说明 2011 ~2014期间； 370 个 家
【数据挖掘torch】 基于LSTM电力系统负荷预测分析（Python代码实现）
weixin_67304359的博客
07-19 249
电力系统负荷（电力需求量，即有功功率）预测是指充分考虑历史的系统负荷、经济 状况、气象条件和社会事件等因素的影响，对未来一段时间的系统负荷做出预测。特别是在新冠疫情、国家“双碳”目标等背景下，通过对大工业、非普工业、普通工业和商业等行业的用电负荷进行预测，有助于掌握各行业的生产和经营状况、复工复产和后续发展走势，进而指导和辅助行业的发展决策。（2）给出该地区电网未来 3 个月日负荷的最大值和最小值预测结果，以及相应达到负荷最大值和最小值的时间，并分析其预测精度。的影响，并对相关行业提出有针对性的建议。
python用电预测_用Python实时追踪你家的电量使用情况
weixin_39626745的博客
12-22 1371
现在的电表(附在你家房子外面的玩意)在每瓦时电量被使用后就会发出一下红外闪光，穿过电表顶部的端口。事实证明，你可以很容易地监测这一闪光，把它解码变成“实时的”电量使用情况，然后做成像这样酷的图表：Y轴表示实时功率，单位是KW，X轴表示时间。这闪光灯，好像有很高的瞬间准确度，至少我家的是这样，这意味着当1瓦时电量被使用时，它会很精确地闪了。这实在太棒了，因为它使得显示精确、实时的电量使用情况可以实现...
【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
鱼类识别系统【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
2301_78372746的博客
11-24 1929
鱼类识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过收集了包括‘墨鱼’、‘多宝鱼’、‘带鱼’、‘石斑鱼’等在内的30种鱼类图像数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。登录系统后可发布、查看、编辑文章，创建文章功能中集成了markdown编辑器，可对文章进行编辑。
Week 26: 深度学习补遗：LSTM 原理与代码复现
MCHacker的专栏
11-23 967
本周对 LSTM模型利用PyTorch进行了复现，将其实现与数学形式进行了逐条对应，清晰、重点地理解门控机制与细胞状态与其在时序场景下的应用。在 2017 年 Transformer 架构（Attention 机制）横空出世之前，LSTM 曾是序列建模（NLP、语音、时序）的绝对王者。而在 2025 年的今天，它不再是唯一的 SOTA，但依然是非常棒的轻量级选择。本周阅读了一些时序预测领域的工作，发现LSTM在时序预测领域仍然相当活跃，在本周对LSTM进行了数学原理的复习、代码的简单复现和其应用场景的分析。
生成式AI开发入门：Python实现GAN与Diffusion模型
我是 二川兄，对Web开发、GIS开发、3D模型、机器学习、面试技巧等方面都有一些涉猎~ 欢迎您加入技术交流圈！你可以在我的文章末尾找到我~
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更换适配python版本直接进行机器学习深度学习等相关环境配置(非仿真环境)
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11-23 237
​ 上一篇 最新的python3.14版本下仿真环境配置深度学习机器学习相关 在仿真环境下配置的 ，但是运行效率没有直接合适版本的快，故而重新配置 ​至此环境已完全配置就绪，可直接用于机器学习、深度学习、数据可视化等各类开发场景！ 整理不易，诚望各位看官点赞 收藏 评论 予以支持，这将成为我持续更新的动力源泉。若您在阅览时存有异议或建议，敬请留言指正批评，让我们携手共同学习，共同进取，吾辈自当相互勉励！
交通标志识别系统【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
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11-22 661
交通标志识别系统，本项目基于TensorFlow框架，构建了一套完整的交通标志识别系统。系统采用卷积神经网络（CNN）算法，针对40种常见交通标志（包括“停车避让”“减速让行”“限速15千米”“注意行人”“禁止左转弯”等）构建数据集，通过多轮迭代训练，最终获得高精度识别模型，并实现了基于Web的可视化操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。
时间序列预测2025：Python中Prophet与LSTM对比分析
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循环神经网络详解（二）：LSTM（长短时记忆网络）
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limenga102的专栏
11-25 744
理论贡献：成功解决了RNN的长期依赖问题引入了门控机制的思想为序列建模提供了强大的基础架构实践影响：在多个领域达到state-of-the-art性能推动了深度学习在序列任务中的应用启发了后续的门控架构设计从简单开始：首先尝试单层LSTM，根据需要增加复杂度精心初始化：特别注意遗忘门的偏置初始化监控训练：密切关注梯度范数和门激活 patterns正则化策略：合理使用Dropout和权重衰减学习率调度：使用学习率衰减或余弦退火。
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在时间序列预测领域，存在着两个截然不同的平行宇宙。在 Kaggle 的表格竞赛中，GBDT（XGBoost, LightGBM, CatBoost）凭借强悍的特征工程几乎统治了所有排行榜；而在顶级学术会议（ICLR, NeurIPS）上，Transformer 和各类变体（Informer, PatchTST）正以刷榜 SOTA 的姿态高歌猛进。作为一名算法工程师，我们在业务落地时究竟该如何抉择？本文将剥离炒作，从原理、实战技巧到适用场景，深度剖析这两大流派的巅峰对决。
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