MATLAB
实现基于
ANN-LSTM
人工神经网络（
ANN）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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随着社会经济的飞速发展和现代城市化进程的不断加快，电力需求日益增长，电力系统作为国民经济的基础产业，其稳定、经济运行已成为社会稳定和可持续发展的关键。负荷预测作为电力系统运行与规划中的核心任务之一，对电网的调度、运行管理、电力市场交易及优化配置具有举足轻重的作用。传统的负荷预测方法主要依赖于历史数据统计与线性回归等模型，但由于电力负荷本身具有高度的非线性、时序相关性和多样化的影响因素，传统方法在实际应用中时常面临精度有限与泛化能力不足等问题。
近些年，随着人工智能技术的迅猛发展，尤其是深度学习和神经网络模型的兴起，利用数据驱动方式对复杂系统建模成为可能。人工神经网络（ANN）因其良好的自适应能力与非线性建模能力，在电力负荷建模场景中表现优越。然而，ANN本身在处理长时序依赖问题方面还有一定局限，而负荷数据往往呈 ...