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人工智能深度学习——电力负荷预测套餐

套餐中包含单特征和多特征的电力负荷预测，包含的算法有BP、RNN、LSTM、CNN-LSTM算法

6

门课程

1293

人学习

课程总时长

炮哥带你学

讲师评分：5.0

长久观看
 
系统化学习
 
课程内容答疑

第一阶段：  BP神经网络电力负荷预测

2门课程31860

利用BP神经网络深度学习进行单特征和多特征电力负荷预测

  • [手把手教学]基于BP神经网络单特征用电负荷预测

    21节4小时13分钟
    课程目标：
    本课程采用手把手教学的方式，从BP神经网络的算法原理到利用深度学习框架搭建BP神经网络进行用电负荷预测，整个过程会有细致的讲解，让你获得从零基础到熟练利用深度学习框架进行用电负荷预测的能力。1、本课程具有充实的内容，具体

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    • [多特征预测]基于BP神经网络多特征电力负荷预测

      21节4小时38分钟
      课程目标：
      本课程采用手把手教学的方式，从BP神经网络的算法原理到利用深度学习框架搭建BP神经网络进行多特征用电负荷预测，整个过程会有细致的讲解，让你获得从零基础到熟练利用深度学习框架进行多特征用电负荷预测的能力。1、本课程具有充实

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      第二阶段：  RNN、LSTM电力负荷预测

      2门课程35880

      利用RNN、LSTM深度学习算法进行单特征和多特征电力负荷预测

      • [手把手教学]基于RNN、LSTM神经网络单特征用电负荷预测

        24节4小时59分钟
        课程目标：
        本课程采用手把手教学的方式，从RNN、LSTM神经网络的算法原理到利用深度学习框架搭建RNN、LSTM神经网络进行用电负荷预测，整个过程会有细致的讲解，让你获得从零基础到熟练利用深度学习框架进行用电负荷预测的能力。1、本

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        • [多特征预测]基于RNN、LSTM多特征用电负荷预测

          24节4小时59分钟
          课程目标：
          本课程采用手把手教学的方式，从RNN、LSTM神经网络的算法原理到利用深度学习框架搭建RNN、LSTM神经网络进行多特征用电负荷预测，整个过程会有细致的讲解，让你获得从零基础到熟练利用深度学习框架进行用电负荷预测的能力。

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          第三阶段：  CNN-LSTM电力负荷预测

          2门课程40800

          利用CNN-LSTM神经网络算法进行单特征和多特征电力负荷预测

          • [手把手教学]基于CNN-LSTM神经网络单特征用电负荷预测

            31节5小时32分钟
            课程目标：
            本课程采用手把手教学的方式，从CNN-LSTM神经网络的算法原理到利用深度学习框架搭建CNN-LSTM神经网络进行用电负荷预测，整个过程会有细致的讲解，让你获得从零基础到熟练利用深度学习框架进行用电负荷预测的能力。1、本

            课程大纲

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            • [多特征预测]基于CNN-LSTM网络多特征用电负荷预测

              31节5小时48分钟
              课程目标：
              本课程采用手把手教学的方式，从CNN和LSM神经网络的算法原理到利用深度学习框架搭建CNN-LSTM组合神经网络进行多特征用电负荷预测，整个过程会有细致的讲解，让你获得从零基础到熟练利用深度学习框架进行多特征用电负荷预测

              课程大纲

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