深度学习实现多特征电力负荷预测方法及Python源码

资源摘要信息:"该资源是一套完整的基于深度学习的多特征电力负荷预测系统的Python源码及文档说明，适用于毕业设计、课程项目、个人学习或企业内部研究等场景。其核心功能是利用深度学习算法，结合多特征数据，对城市居民的电能负荷进行预测。 项目介绍部分指出，电力负荷预测是一项重要的工作，它涉及到对电力系统在未来时间点或时间段内电力使用量的估计。根据预测的时间粒度不同，电力负荷预测可以分为粗度预测和细度预测。粗度预测主要关注的是整个时间段的负荷趋势，而细度预测则需要考虑到季节、时间周期等影响因子，以提供更为精确的负荷预测。 在粗度预测中，一个关键的工作是使用多个特征，例如上一时刻的电能负荷（power）、温度（temperature）、湿度（humidity）等，作为模型的输入数据。这些特征能够帮助预测模型更准确地学习到电力负荷的变化规律。 源码说明部分提到了该资源是作者的毕业设计项目，作者在完成毕业设计后，将项目源码进行了测试并上传。项目的源码经过了测试验证，确保在正常运行环境下功能正常。此外，该项目在答辩评审中取得了高分，平均分达到96分，说明了项目的质量和实用性是经过学术验证的。 资源的适用对象涵盖了计算机相关专业的在校学生、教师以及企业员工，无论是用于深入学习还是实际的项目开发，都非常合适。对于有一定基础的使用者来说，可以在此基础上进行代码修改和功能拓展，以满足特定需求，如作为毕设、课设、作业等。 项目还提供了一个README.md文件，供学习参考使用。需要注意的是，虽然该资源在个人学习和研究中可自由使用，但请勿将其用于商业目的。 文件列表中的'Multi-feature-power-load-forecasting-based-on-deep-learning-master'表明，该项目的文件结构按照传统的编程项目管理模式组织，'master'一词暗示这可能是一个Git仓库的主分支或主版本。 总体而言，该项目是一套完整的、经过验证的、用于电力负荷预测的深度学习解决方案，特别适合于电力系统分析、能源管理、数据分析等相关领域的学习和研究。"