qzhqbb的博客

长期特征提取：使用LSTM捕捉电力负荷数据的趋势和季节性。非平稳性处理：利用CNN处理负荷数据的随机性特征。自注意力机制：突出重要信息，建模长距离依赖关系。输入层输入为序列数据，通常是电力负荷数据。数据格式可能为一个二维张量，形状为[样本数, 时间步长, 特征数]。在短期负荷预测中，特征数可能只有一个，即电力负荷。LSTM层该层负责处理时间序列数据的长期依赖性。LSTM 通过内部的门控机制（输入门、遗忘门和输出门）来捕捉数据中的趋势和周期性。

水一期

以下是一个完整的代码示例，展示如何使用 TensorFlow 和 Keras 构建和训练一个简单的神经网络来处理 MNIST 数据集：说明数据加载和预处理：模型构建：编译模型：训练模型：评估模型：使用模型进行预测：数据集划分：通常将数据集划分为训练集、验证集和测试集。例如，使用80%数据用于训练，10%用于验证，10%用于测试。数据预处理：包括标准化、归一化、数据增强等步骤。对于图像数据，常用的方式包括：选择模型架构：根据任务选择合适的模型架构。例如，CNN（卷积神经网络）适用于图像处理，RNN（递

张量是一个多维数组，可以包含不同类型的数据（如整数、浮点数等）。张量的维度被称为秩（rank），即张量的维度数。0维张量（标量）：单个数值，例如3或2.51维张量（向量）：一维数组，例如[1, 2, 3]2维张量（矩阵）：二维数组，例如3维及以上张量：可用于表示更复杂的数据，例如图像、视频等。

监督学习是一种机器学习方法，其中模型从输入数据（特征）和相应的输出标签（目标）中学习，目的是能够预测或决定新实例的输出标签。监督学习机器学习中的核心概念之一，它涉及到从标记的训练数据中学习，以便对新的、未见过的数据进行预测或分类。无监督学习是一种机器学习方法，它从没有标签的数据中学习，目的是发现数据的内在结构或分布。无监督学习（Unsupervised Learning）是机器学习中的一种方法，它处理的数据没有标签或标记。线性回归（Linear Regression）是统计学中的一种基本预测模型，用于建立一