基于随机森林与LSTM神经网络的住宅用电比较分析及预测 代码+论文 完整毕设

摘要

本文旨在探讨基于随机森林(Random Forest)与长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory, LSTM)的住宅用电比较分析及预测方法。随机森林是一种集成学习方法,通过构建多个决策树进行预测,具有较强的鲁棒性和准确性;而LSTM神经网络则是一种适用于序列数据预测的深度学习模型,能够捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。本研究使用了历史用电数据作为输入,通过对比随机森林和LSTM在住宅用电预测中的表现,旨在找出两种方法在预测精度、泛化能力和实用性方面的优劣,并提出相应的改进方法。

 

 

 

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