基于PyTorch的DNN网络进行时间序列功率预测

时间序列功率预测是一项重要的任务，它在许多领域中都有广泛的应用，例如能源市场和电力系统。本文将介绍如何使用PyTorch构建一个基于反向传播（BP）神经网络的深度神经网络（DNN）模型，用于时间序列功率预测。我们将提供完整的代码和数据，并演示如何运行该模型。

首先，我们需要导入所需的Python库，包括PyTorch、NumPy和Pandas。确保你已经安装了这些库。

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
import pandas as pd

接下来，我们将加载数据集。我们假设你已经有一个包含功率时间序列的CSV文件。你可以使用Pandas库中的read_csv函数加载数据。

# 加载数据集
data