bi_lstm 双向lstm LSTM时间序列预测实战用电器功率预测多特征完整代码数据可直接运行

一枚爱吃大蒜的程序员

已于 2023-05-17 16:36:03 修改

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分类专栏：深度学习机器学习实战文章标签： lstm python LSTM 时间序列预测用电器功率预测

于 2023-05-17 16:34:05 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qiqi_ai_/article/details/130729192

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该博客介绍了如何使用双向LSTM进行时间序列预测，具体应用为用电器功率预测。通过归一化处理数据，选择特定输入和目标特征，训练并加载模型，最后评估模型性能，展示预测结果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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本博客付完整代码数据

完整代码：

import torch
import torch.nn as nn
import pandas as pd
import numpy as np
import method
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from model import BiLSTMNet
from sklearn.metrics import mean_squared_error


file_path = './91-Site_1A-Trina_5W.csv'
data = pd.read_

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