lstm负荷预测代码

LSTM是一种长短期记忆网络，可以用于时间序列数据的预测。下面是一个用于负荷预测的LSTM代码的示例：

首先，我们需要导入必要的库:

import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

接下来，我们需要加载数据集，并对数据进行预处理:

data = pd.read_csv('load_data.csv')
data = data['load'].values.reshape(-1, 1)

# 数据归一化
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
normalized_data = scaler.fit_transform(data)

# 划分训练集和测试集
train_data, test_data = train_test_split(normalized_data, test_size=0.2)

然后，我们可以定义模型架构并进行训练:

# 定义LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, activation='relu', input_shape=(1, 1)))
model.add(Dense(units=1))

# 编译和训练模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
model.fit(train_data, train_data, epochs=10, batch_size=1)

# 在测试集上进行预测
predicted_data = model.predict(test_data)

# 反归一化
predicted_data = scaler.inverse_transform(predicted_data)

最后，我们可以通过评估指标来评估模型的性能:

from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 计算均方根误差
mse = mean_squared_error(data[-len(test_data):], predicted_data)
rmse = np.sqrt(mse)
print("均方根误差:", rmse)

这就是一个使用LSTM进行负荷预测的示例代码。