电力负荷预测 | 基于AE-LSTM的电力负荷预测（Python）

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电力负荷预测 | 基于AE-LSTM的电力负荷预测（Python）

基于AE-LSTM（自动编码器长短期记忆网络）的电力负荷预测是一种基于深度学习的方法，用于预测未来一段时间内的电力负荷需求。该方法结合了自动编码器和LSTM网络的特点，旨在提取输入数据的特征表示并进行序列建模。

下面是一个基于AE-LSTM的电力负荷预测的一般步骤：

数据准备：收集历史电力负荷数据和相关的环境因素数据（如温度、湿度等）。将数据进行预处理，包括去除异常值、填充缺失值、归一化等。

特征提取：使用自动编码器（Autoenco

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