基于Keras的LSTM进行电力负荷预测

最新推荐文章于 2025-04-01 10:09:17 发布

forzaforza

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分类专栏：作业文章标签： LSTM 电力预测

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42489987/article/details/80738943

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本文详述了一名新手如何在Linux环境下，从零开始使用Keras搭建LSTM模型进行电力负荷预测。文章介绍了环境配置、LSTM背景、数据预处理、模型构建与训练、模型评估，以及最终的预测结果，展示了LSTM在时间序列预测中的应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

首先，在之前毫无深度学习基础的情况下，花费了近11小时（包括在火车上读了一小时代码），最终完成本次大作业。

接下来这篇文章将完整叙述一个只有linux基础的菜鸟是如何完成这项大作业任务的。

文章也不再以严谨的科技论文写作格式进行，同时代码将托管在github上，文章同时发布在优快云上，谨以此希望更多的中国学生可以将自己的成果，在不泄密的情况下，敢于分享，让更多人受益，交流，debug系统。

1 搭环境

基于linux的很多工作，都是要配置环境的，也是最烦的地方。在没有docker帮助的情况下，有一个fresh的环境是比较舒服的，这次作业使用的电脑CPU为intel i7-4710MQ，GPU为NVDIA GTX 950M。配置一般，而且是双显卡，笔记本电脑进行深度学习的研究一个痛点是，现在大多笔记本电脑是双显卡，集成显卡肯定是不适合cuda的，所以如果用到GPU的话，还需自己设置一番，屏蔽集显之类，网上有博客参考https://blog.youkuaiyun.com/DaqianC/article/details/76647923。