深度学习时间序列预测项目案例及数据集介绍

在深度学习领域中，时间序列预测一直是一个重要的研究方向。时间序列预测可以用于各种应用场景，例如股票市场预测、天气预报、交通流量预测等。本文将为大家介绍一个深度学习时间序列预测项目案例，并提供相应的数据集。

项目概述

本项目旨在通过深度学习模型对给定的时间序列数据进行预测。我们将使用长短期记忆网络（LSTM）作为预测模型，这是一种适用于处理时间序列数据的循环神经网络。通过训练模型，我们可以根据过去的观测值来预测未来的趋势和数值。

数据集介绍

本项目所使用的数据集是一个电力消耗量的时间序列数据集。数据集包括了从过去一段时间内的电力消耗量的测量值，我们需要通过这些历史数据来预测未来一段时间内的消耗量。

数据集的格式如下所示：

日期           时间         电力消耗量
----------------------------------
2019-01-01    00:00:00    101.2
2019-01-01    01:00:00    98.5
2019-01-01    02:00:00    97.1
......         ......      .....

数据集中包含了日期、时间和电力消耗量三列数据。其中，日期列表示记录的日期，时间列表示记录的时间（按小时划分），电力消耗量列表示对应的电力消耗量。

数据预处理

在进行时间序列预测之前，我们需要对数据进行预处理。首先，我们可以将日期和时间这两列数据合并为一个时间戳列，方便后续处理。其次，我们可以使用标