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基于PyTorch+CNN一维卷积实现短期电力负荷预测

前言

大家好,我是阿光。

本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》,内包含了各种不同的深度学习项目,包含项目原理以及源码,每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。

正在更新中~ ✨

🚨 我的项目环境:

  • 平台:Windows10
  • 语言环境:python3.7
  • 编译器:PyCharm
  • PyTorch版本:1.8.1

💥 项目专栏:【PyTorch深度学习项目实战100例】


一、基于PyTorch+CNN一维卷积实现短期电力负荷预测

本项目使用了一种基于一维卷积CNN短期电力负荷预测方法,该方法将历史负荷数据作为输入,将输入向量构造为时间序列形式作为

Conv1D

网络的输入,建模学习特征内部动态变化规律,最后完成短期负荷预测。

在这里插入图片描述

二、数据集介绍

本数据集为某地区2009年-2015年的用电负荷,时间片为每分钟

在这里插入图片描述

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本文转载自: https://blog.csdn.net/m0_47256162/article/details/128439164
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