MATLAB
实现基于
BP-LSTM
反向传播神经网络（
BP）结合长短期记忆网络（
LSTM
）进行电力负荷预测的详细项目实例
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nantangyuxi
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GUI设计和代码详解）
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随着社会经济的不断发展和人们生活水平的持续提高，电力需求逐年增加，电力负荷预测作为电力系统运行与调度中的关键环节，已成为保障电力系统安全稳定运行的重要基础。负荷预测不仅关系到电力企业的经济效益和能源管理，还直接影响到电力市场的运行效率和国家能源战略的实施。传统的电力负荷预测方法主要依赖于历史数据的线性建模与统计分析，难以有效捕捉负荷变化过程中的非线性特征及长期依赖关系。而随着新一代人工智能技术的快速发展，机器学习、深度学习等数据驱动方法在负荷预测领域展现出巨大的潜力，极大地提升了预测精度和模型的泛化能力。
在现实生活中，电力负荷受众多因素影响，如气温、湿度、节假日、工业生产状况等，数据表 ...