基于时间序列预测的组合模型，CNN-LSTM-Attention、CNN-GRU-Attention的深度学习神经网络的多特征用电负荷预测。 关于模型算法预测值和真实值对比效果如下图所示，同时利用R2、MAPE、RMSE等评价指标进行模型性能评价。 关于数据：利用的是30分钟一采样的电力负荷单特征数据，其中还包含对应的其他影响特征如温度、湿度、电价、等影响影响因素；具体如图详情图中所示。 个人编码习惯很好，基本做到逐行逐句进行注释；项目的文件截图具体如图详情所示。 时间序列预测是一种通过分析历史数据点来预测未来数据点的方法，尤其在电力系统中，准确预测用电负荷对于电力调度和电网管理至关重要。随着深度学习技术的发展，研究者们开始尝试将复杂的神经网络结构应用于时间序列预测，以提升预测的准确度和效率。在本次研究中，提出了一种基于深度学习的组合模型，该模型结合了卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）和注意力机制（Attention），以实现对多特征用电负荷的预测。 CNN是一种深度学习模型，它能够在数据中自动学习到层次化的特征表示，特别适合处理具有空间特征的数据。在电力负荷预测中，CNN能够提取和学习电力数据中的时序特征，例如日周期性和周周期性等。 LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），它通过引入门机制解决了传统RNN的长期依赖问题，能够有效捕捉时间序列中的长期依赖关系。而GRU作为LSTM的一种变体，它通过减少门的数量来简化模型结构，同样能够学习到时间序列数据中的长期依赖关系，但计算复杂度相对较低。 注意力机制是一种让模型能够聚焦于输入数据中重要部分的技术，它可以使模型在处理序列数据时动态地分配计算资源，提高模型对重要特征的识别能力。 在本研究中，通过结合CNN、LSTM/GRU以及Attention机制，构建了一个强大的组合模型来预测用电负荷。该模型能够利用CNN提取时间序列数据中的特征，通过LSTM/GRU学习长期依赖关系，并通过Attention机制进一步强化对关键信息的捕捉。 在数据方面，研究者使用了30分钟一采样的电力负荷单特征数据，并加入了温度、湿度、电价等多个影响因素，这些都是影响用电负荷的重要因素。通过整合这些多特征数据，模型能够更全面地捕捉影响用电负荷的多维度信息，从而提高预测的准确性。 为了评估模型性能，研究者采用了多种评价指标，包括R2（决定系数）、MAPE（平均绝对百分比误差）和RMSE（均方根误差）。这些指标能够从不同角度反映模型预测值与真实值的接近程度，帮助研究者对模型的性能进行综合评价。 研究者在文章中详细展示了模型算法预测值和真实值的对比效果，并对结果进行了深入分析。此外，项目文件中还有大量代码截图和注释，体现了研究者良好的编程习惯和对项目的认真态度。 本研究提出了一种结合CNN、LSTM/GRU和Attention机制的深度学习组合模型，该模型在多特征用电负荷预测方面展现出较好的性能。通过对历史电力负荷数据及相关影响因素的学习，模型能够准确预测未来用电负荷的变化趋势，对于电力系统的运营和管理具有重要的应用价值。

内容概要：本文详细介绍了两种用于多特征用电负荷预测的深度学习组合模型——CNN-LSTM-Attention和CNN-GRU-Attention。通过对30分钟粒度的真实电力数据进行处理，包括数据预处理、滑动窗口生成、归一化等步骤，作者构建并优化了这两种模型。模型结构中，CNN用于提取局部特征，LSTM/GRU处理时序依赖，Attention机制赋予关键时间点更高的权重。实验结果显示，CNN-GRU-Attention模型在RMSE和MAPE指标上略优于CNN-LSTM-Attention，但在电价波动剧烈时段，LSTM版本更为稳定。此外，文中还讨论了模型部署时遇到的问题及其解决方案，如累积误差增长过快、显存占用高等。 适合人群：从事电力系统数据分析、机器学习建模的研究人员和技术人员，尤其是对深度学习应用于时序预测感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于需要精确预测电力负荷的场景，如电网调度、能源管理和智能电网建设。目标是提高预测精度，降低预测误差，从而优化电力资源配置。 其他说明：文中提供了详细的代码片段和模型架构图，帮助读者更好地理解和复现实验。同时，强调了数据预处理和特征选择的重要性，并分享了一些实用的经验技巧，如特征归一化、Attention层位置的选择等。

内容概要：本文探讨了电动汽车充电负荷预测的新方法，重点在于将交通流、环境温度以及出行行为等因素融入到预测模型中。文中详细介绍了利用MATLAB进行电动汽车充电负荷时空分布预测的具体步骤和技术细节，包括构建路网模型、定义温度对电池影响的经验公式、以及核心的时空需求预测算法。此外，还展示了如何通过可视化手段呈现充电需求的动态变化。 适合人群：从事智能交通系统、电力系统优化、新能源汽车领域的研究人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要精确预测电动汽车充电需求的城市规划师、电网运营商和政策制定者。主要目标是提高充电桩布局合理性，优化电网资源配置，减少因充电设施不足导致的问题。 其他说明：文中提供的MATLAB代码可以作为实际项目实施的基础，同时引用的相关文献也为进一步深入研究提供了理论支持。

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【资源介绍】这套循环神经网络（RNN）教育资源由四部分PPT组成，全方位覆盖了循环神经网络的核心知识点。第一部分提供了39页的RNN概述，详细解释了RNN的基本结构、工作原理、特点和优势；第二部分深入探讨了长短期记忆网络（LSTM），通过30页的内容剖析了LSTM的设计思路、梯度消失问题的解决机制以及在序列数据处理中的应用；第三部分涉及编码器-解码器结构，通过25页篇幅详细解读了序列到序列（seq2seq）模型在机器翻译、文本生成等任务中的作用与实现方式。还包含自我检测的练习题。 此外，该资源还包括负荷预测的具体代码实例与实践指导，使得学习者能够将理论知识直接应用于实际问题。 【适用对象】这套资源适用于对深度学习特别是循环神经网络领域感兴趣的学生、教师、研究人员以及相关行业的数据科学家和工程师，旨在帮助他们系统学习RNN的各个方面，掌握基于RNN的复杂序列数据建模和预测技术，并能够在实际工作中灵活应用这些技术解决实际问题。

<项目介绍> 基于Python+Django+PSO-LSTM电力负荷预测系统源码+文档说明 - 不懂运行，下载完可以私聊问，可远程教学 该资源内项目源码是个人的毕设，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------

传统的小波神经网络以梯度下降法训练网络，而梯度下降法易导致网络出现收敛早熟、陷入局部极小等问题，影响网络训练的精度。文章将萤火虫算法用于训练小波神经网络，在全局内搜寻网络的最优参数。为了提高萤火虫算法参数寻优的能力，在训练过程中自适应调节γ值。同时利用高斯变异来提高萤火虫个体的活性，在保证收敛速度的同时避免算法陷入局部极小。将优化后的小波神经网络用于短期负荷预测，实验证明改进后的预测模型非线性拟合能力较强、预测精度较高。

2012年全球能源预测大赛电力负荷预测数据集，包括各类常用历史气象数据集，负载历史数据及预测

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基于Elman神经网络模型的短期电力负荷预测模型_包满