11、智能城市中的能源需求预测与位置推荐

智能城市中的能源需求预测与位置推荐

能源需求预测

在能源需求预测方面，使用LSTM深度学习模型和TDS模型对2016年12月的能源需求进行了预测，并与实际值进行了对比。从图中可以清晰地看到，代表LSTM深度学习模型的虚线曲线比蓝色标记的TDS模型更接近红线，这表明深度学习模型在分析的各个方面都提供了比TDS模型更好的预测。

为了准备、训练和评估深度学习模型，开发并使用了ANNdotNET深度学习工具。通过使用该工具，可以将机器学习任务集成到云解决方案中，从而利用云服务将整个机器学习过程自动化并定义为一个工作流程。一旦机器学习任务作为云解决方案集成，它就可以成为更大的智能城市项目的一部分。

机器学习解决方案通常分为三个阶段：
1. 数据准备 ：这一阶段包括一系列与数据相关的任务，负责将原始数据转换为适合机器学习的数据集。可能包括数据转换、异常值识别、特征选择、特征工程、交叉验证分析等。
2. 训练机器学习模型 ：当数据转换为适合机器学习的数据集后，通过定义基于该数据集的深度神经网络的输入和输出层来启动下一阶段。输入维度定义了网络中下一层的输入维度。通过提供包含网络配置、学习和训练参数信息的mlconfig文件来初始化网络配置。加载模型配置后，可以通过定义训练轮数或定义提前停止标准来启动训练过程。可以通过读取训练进度信息来监控训练过程，这些信息有助于用户判断训练过程是否以预期的速度收敛，或者何时停止训练过程以防止模型过拟合。
3. 模型部署 ：这是机器学习云解决方案的最后阶段，定义了可用于不同场景的几种选项。最常见的选项是生成一个包含模型评估