基于LSTM的电力负荷预测

基于LSTM的电力负荷预测是一种新的研究方向，它可以提高短期电力负荷预测的精度。LSTM（长短期记忆网络）是一种递归神经网络，适用于处理时间序列数据。在电力负荷预测中，LSTM可以通过学习历史负荷数据和气象数据的模式，来预测未来的负荷情况。[2]

此外，为了提高LSTM模型的预测精度，可以使用布谷鸟搜索算法对LSTM进行参数优化。布谷鸟搜索算法是一种启发式算法，可以用于优化问题。通过使用布谷鸟搜索算法，可以找到更好的LSTM模型参数，从而提高预测效果。[2]

需要注意的是，电力负荷预测受到多种因素的影响，包括气象条件和社会事件等不确定因素。这些因素会对负荷产生影响，使得传统负荷预测模型的应用存在局限性。因此，对于复杂多变的负荷情况，电力系统负荷预测问题仍然需要进一步研究和改进。[3]