摘要
旨在通过深度学习算法优化电源调度,以提高电源需求预测的准确性。采用基于长短期记忆(LSTM)单元的循环神经网络(RNN)模型,对电源需求时序数据进行分析与建模。实验结果表明,模型在测试集上的均方误差(MSE)为0.08,决定系数(R^(2))达到0.85,显示出良好的预测性能。与传统算法相比,深度学习模型在处理复杂时序数据时表现更优。尽管模型在大多数情况下表现可靠,但仍存在应对极端天气变化等突发事件时的局限性。未来的研究将探索引入更多特征和多模型集成策略,以进一步提升预测效果,推动电源调度优化的智能化进程。
出处
《电脑编程技巧与维护》
2025年第4期135-137,共3页
Computer Programming Skills & Maintenance
