基于随机森林与LSTM神经网络的住宅用电比较分析及预测 代码+论文 完整毕设
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摘要
本文旨在探讨基于随机森林（Random Forest）与长短期记忆神经网络（Long Short-Term Memory, LSTM）的住宅用电比较分析及预测方法。随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树进行预测，具有较强的鲁棒性和准确性；而LSTM神经网络则是一种适用于序列数据预测的深度学习模型，能够捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。本研究使用了历史用电数据作为输入，通过对比随机森林和LSTM在住宅用电预测中的表现，旨在找出两种方法在预测精度、泛化能力和实用性方面的优劣，并提出相应的改进方法。
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