基于时间序列预测的组合模型，CNN-LSTM-Attention、CNN-GRU-Attention的深度学习神经网络的多特征用电负荷预测。

关于模型算法预测值和真实值对比效果如下图所示，同时利用R2、MAPE、RMSE等评价指标进行模型性能评价。

关于数据：利用的是30分钟一采样的电力负荷单特征数据，其中还包含对应的其他影响特征如温度、湿度、电价、等影响影响因素；具体如图详情图中所示。

个人编码习惯很好，基本做到逐行逐句进行注释；项目的文件截图具体如图详情所示。

ID:16500

详询客服 微信shujuqudong1 或shujuqudong6 或 qq68823886 或 27699885

图文详情请查看： http://matup.cn/703598968933.html