基于短期风电预测的双向LSTM深度级联残差网络 Python源码及文档说明

简介：
本项目提出了一种用于短期风电预测的双向LSTM深度级联残差网络模型，并提供了详细的Python代码和文档。通过结合双向LSTM与残差学习，该方法提高了风电功率预测的精度，适用于风力发电系统的优化调度。 **项目介绍** 本资源包含基于短期风电预测的双向 LSTM 深度级联残差网络的 Python 代码及文档说明。 该项目源码为个人毕业设计作品，在功能测试通过且运行成功后上传，答辩评审平均分高达96分，请放心下载使用！ 1. 所有项目代码均已经过严格的测试并确保能够顺利运行。请安心下载和学习。 2. 此资源适用于计算机相关专业的在校学生、教师及企业员工的学习与研究。无论是初学者还是有一定基础的研究者，都可以通过此项目进行进阶学习或作为毕业设计、课程作业等项目的参考案例。 3. 对于具有一定编程基础的用户来说，可以在现有代码的基础上进一步开发和修改以实现更多功能需求，并应用于实际的教学科研任务中。 下载后请务必先查看README.md文件（如有），仅供个人研究与教育用途，请勿用于商业目的。