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基于LSTM神经网络的短期负荷预测 MATLAB程序 采用Adam优化器，大幅提高预测精度

基于LSTM神经网络的短期负荷预测
MATLAB程序
采用Adam优化器，大幅提高预测精度
数据有120天的负荷，包含5个影响因素（最高温度，最低温度，平均温度，降雨量，湿度）
训练时，119天的数据作为训练集，根据负荷的变化趋势和对应的影响因素完成预测模型的构建
测试时，以一天的影响因素作为输入，才用上述训练好的模型，预测未来一天的负荷数值

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