本文探讨了利用长短期记忆网络（LSTM）与轻量级梯度提升机（LGBM）进行电力负荷预测的方法，旨在提高预测精度与效率。
本段落提出了一种基于长短期记忆神经网络（LSTM）与决策树梯度提升算法（LGBM）的电力负荷预测模型，旨在解决中长期电力负荷预测问题，并提高电网运行效率及居民用电安全可靠性。
首先，电力负荷预测对于保障电网稳定运行和制定合理的调度计划至关重要。然而，由于受到生产水平、人口密度、气候变化等多重因素影响，该任务具有高度随机性和建模难度大的特点。
其次，尽管传统的回归分析法如趋势外推法或灰色模型可以用于短期负载预测，但它们在中长期负荷预测中的准确度和计算效率较低，并且存在各自的局限性。
再次，在这种方法的基础上引入了LSTM神经网络。作为一种特殊的递归神经网络结构，LSTM具备学习时间序列数据规律的能力，有助于提升电力负荷预测的精确程度。同时结合误差反向传播法进行参数优化求解。
另外，本段落还采用了决策树梯度提升算法（LGBM）。作为集成学习方法之一，它可以将多个弱分类器组合成一个强模型来提高准确性，并且能够与LSTM相结合以进一步增强电力负荷预测的效果。
基于以上技术手段构建的新型混合模型在中长期负载预测任务上展示了显著优势。实验结果显示，在测试集中该方案所达到的平均绝对百分比误差（MAPE）分别为27.7520和23.8810，验证了其有效性及潜力。
最后展望未来研究方向时指出，尽管已取得一定进展但电力负荷预测依然面临诸多挑战。因此有必要继续探索更多先进的机器学习算法和技术以应对这一复杂问题并推动相关领域的发展。
5星
