第十届泰迪杯B题电力系统负荷预测LSTM神经网络代码

      后期会持续更新，大家不要买盗用本代码作品，否则享受不了代码更新成果。

      第十届泰迪杯数据挖掘挑战赛，电力系统负荷预测包含不同类型变电站电站和母线出线端负荷等数据，对每15分钟为一个时间间隔的负荷数据进行数据处理与建模，预测未来多天的负荷数据。电网线路连接情况复杂，需预测结果数量非常多。

     本次代码为LSTM神经网络预测，主页还有机器学习，时序模型arima，prophet代码。

nn_model = Sequential()

nn_model.add(Dense(12, input_dim=1, activation='relu'))

nn_model.add(Dense(1))

nn_model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

early_stop = EarlyStopping(monitor='loss', patience=2, verbose=1)

history = nn_model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=1, verbose=1, callbacks=[early_stop], shuffle=False)

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