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基于Python的LSTM电力负荷预测源码及数据+效果图(课程设计)

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简介:
本项目提供基于Python的LSTM模型进行电力负荷预测的完整代码和相关数据集,并附有预测效果图表展示。适合用于课程设计参考。 项目介绍: 基于Python实现的LSTM电力负荷预测源码及全部数据(适用于课程设计) 该项目源代码为个人毕业设计的一部分,所有代码均已通过测试并成功运行,在答辩评审中获得了96分的好成绩,请放心下载使用。 1. 所有上传的资源中的项目代码均经过严格的测试和验证,确保在功能上没有问题后才进行发布。 2. 本项目适合计算机相关专业的在校学生、老师或者企业员工学习参考。无论是计科、人工智能、通信工程、自动化还是电子信息等专业背景的学习者都可从中受益;同时它也适用于初学者进阶学习,并可用于毕业设计、课程作业或初期项目的演示展示等场合。 3. 如果您具备一定的编程基础,还可以在此基础上对代码进行修改以实现更多功能,这同样可以应用到您的个人项目或是学校任务中。 下载后请务必先阅读文件夹内的README.md文档(如果存在的话),仅供学习参考之用,请勿将此资源用于商业目的。

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客服
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  • PythonLSTM+
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    本项目提供基于Python的LSTM模型进行电力负荷预测的完整代码和相关数据集,并附有预测效果图表展示。适合用于课程设计参考。 项目介绍: 基于Python实现的LSTM电力负荷预测源码及全部数据(适用于课程设计) 该项目源代码为个人毕业设计的一部分,所有代码均已通过测试并成功运行,在答辩评审中获得了96分的好成绩,请放心下载使用。 1. 所有上传的资源中的项目代码均经过严格的测试和验证,确保在功能上没有问题后才进行发布。 2. 本项目适合计算机相关专业的在校学生、老师或者企业员工学习参考。无论是计科、人工智能、通信工程、自动化还是电子信息等专业背景的学习者都可从中受益;同时它也适用于初学者进阶学习,并可用于毕业设计、课程作业或初期项目的演示展示等场合。 3. 如果您具备一定的编程基础,还可以在此基础上对代码进行修改以实现更多功能,这同样可以应用到您的个人项目或是学校任务中。 下载后请务必先阅读文件夹内的README.md文档(如果存在的话),仅供学习参考之用,请勿将此资源用于商业目的。
  • 天气(用).csv
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    本文件包含电力系统运行中关键的负荷数据与对应日期的天气信息,旨在为电力负荷预测提供详实的数据支持。 某地从2012年到2015年的负荷数据共有106,177条记录,每15分钟采集一次。此外还包括每日的最高温度、最低温度、平均温度、相对湿度以及降雨量等气象信息,并已整合在一起。这些数据可以直接用于进行负荷预测工作。
  • :某地与价格.xlsx
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    该文件包含某地区详细的电力负荷和电价历史数据,旨在通过分析这些数据来进行未来电力需求和价格走势的预测。 数据总量为9万条,包含了天气、负荷以及电价的相关信息。
  • 完整和热
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    本资料集涵盖了全面而详细的电力与热力负荷数据,旨在为用户提供准确的负荷预测模型训练资源,支持能源行业的优化管理。 完整电负荷和热负荷数据:确保包含完整的电负荷与热负荷数据。重复的信息可以简化为: 需要提供完整的电负荷及热负荷数据。
  • LSTM与BiLSTM比较(含Matlab代
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    本研究通过Matlab实现并对比了LSTM和BiLSTM在电力负荷预测中的应用效果,附有详细代码和数据支持。 电力负荷预测是能源管理系统中的关键任务之一,旨在合理调度电网资源并确保供电稳定。在这个项目里,我们将利用长短时记忆网络(LSTM)和双向LSTM(BiLSTM)来预测电力负荷。Matlab是一个广泛应用的编程环境,在进行复杂的序列建模方面特别适合。 LSTM是递归神经网络的一种变体,专为解决长期依赖问题而设计。在处理时间序列数据如电力负载时,它可以记住过去的信息,并根据这些信息预测未来的趋势。通过输入门、遗忘门和输出门这三种主要结构,LSTM能够有效地控制信息流并避免传统RNN的梯度消失问题。 Net_definition.m文件可能包含了定义LSTM与BiLSTM网络架构的代码,在Matlab中可以使用深度学习工具箱来构建和训练这些模型。通常,一个标准的LSTM网络由多个层构成,每个层包含若干单元;而双向LSTM(BiLSTM)则结合了两个反向传播的LSTM层——一个是向前处理序列信息,另一个是向后处理,以获取上下文的整体视图。 对于电力负荷预测任务而言,BiLSTM比单向LSTM更有优势。它能够捕捉到前后的上下文关系,在理解过去负载模式如何影响未来变化时尤为有效。“data.mat”文件可能存储了历史的电力负荷数据,这些数据通常包括不同时间点上的电量值。在模型训练阶段,需要对这些原始数据进行预处理操作如归一化和格式转换。 LSTM_vs_BiLSTM.m脚本中包含了加载、分割训练集与测试集、构建网络结构、执行学习过程及评估性能等步骤的代码实现。Matlab内置了多种函数来完成上述任务,例如load用于读取数据文件;splitEachLabel进行数据切分;trainNetwork负责模型的学习;evaluate则用来计算预测效果指标。 为了比较LSTM和BiLSTM两者的优劣,通常会使用均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)或决定系数(R^2)等评价标准。较高的R^2值或者较低的MSE与MAE表明模型具有较好的预测能力。通过对比这两种架构的表现,可以确定哪一种更适合于电力负荷预测任务。 综上所述,本项目旨在利用Matlab开发LSTM和BiLSTM两种类型的深度学习模型来进行电力负载预测,并通过比较它们的效果来探索双向信息流在提升时间序列数据处理精度方面的重要性。实际应用中选择最佳的模型有助于电网公司更准确地规划电力供应并降低运营成本。
  • 多种集(包括GEFCom2012和澳大利亚价格
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    本数据集涵盖GEFCom2012负荷预测挑战赛的数据以及澳大利亚电力市场中的负荷与价格预测信息,适用于电力系统分析、负荷预测研究。 各类电力负荷数据集 1. GEFCom2012负荷预测数据集; 2. 2016年电工数学建模竞赛负荷预测数据集; 3. 澳大利亚电力负荷与价格预测数据; 4. European-hourly-load-values_2006-2015 5. ChangshaFactoryLoadData。 这些数据集适用于计算机、电子信息工程和数学等专业的大学生在课程设计、期末作业及毕业设计中的使用。 作者是一位资深算法工程师,拥有8年Matlab与Python算法仿真的工作经验。擅长领域包括智能优化算法、神经网络预测、信号处理以及元胞自动机等多种领域的仿真实验,并提供多种相关源码和数据集的定制服务。
  • 集.zip
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    本数据集包含电力系统中长期与短期负荷预测所需的历史用电量、气象因素等信息,旨在为研究者提供分析工具以优化电网规划及运行。 亲测非常好用的预测数据用于电力负荷预测,内容非常全面。