回归预测 | MATLAB实现BiLSTM(双向长短期记忆神经网络)多输入单输出（完整源码和数据） 多输入单输出，运行环境MATLAB2018b及以上。

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母线负荷预测对于电网安全稳定调度具有重要意义，但母线负荷随机波动性较强，其负荷类型因供电区域的差异而不同。为此，提出一种基于极限梯度提升(XGBoost)与Stacking模型融合的短期母线负荷预测方法。基于XGBoost建立多个母线负荷预测元模型，组合构成Stacking模型融合的元模型层，连接一个XGBoost模型对元模型进行融合，整体构成综合预测系统，并采用粒子群优化算法优化系统参数。通过对具有不同负荷属性的220 kV母线进行实例分析，验证了所提方法的有效性与适用性。

电力系统短期电力负荷预测数据集（时间间隔1h，4.8w多条数据）2015-2020 特征包括：天气变量，如气温、相对湿度、降水量和风速。

历史负荷和温度数据（从2009年到2017年），泰国的五个不同地区收集的：中部，曼谷和大都会，南部，北部和东北部。基于LSTM的RNN设计的短期电力负荷预测系统。内含matlab代码和数据！！！

基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法 基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法 基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法 基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法 基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法 基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法 基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法 基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法 基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法 基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法 基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法 基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法 基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法 基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法 基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法 基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法 基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法 基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预

特征包括：天气变量，如气温、相对湿度、降水量和风速。数据集来源CND

血清D-二聚体水平预测急性心力衰竭患者短期预后的价值分析.pdf

电力系统短期负荷预测：输入每小时ENTSO-E负载，输入ENTSO-E每小时负荷、天气和风度 Models NRMSE MAE MAPE HMM 0.255 1058.75 0.148