基于 LSTM 循环神经网络的电力系统负荷预测分析。建立 CART 回归树以及 LSTM 模型对该地区未来 10 天间隔 15 分钟负荷以及未来 3 个月负荷最大最小值进行预测。将行业数据分为大工业用电最大值、大工业用电最小 值；非普工业最大值、非普工业最小值；普通工业最大…

基于LSTM循环神经网络空中目标意图识别_kereas源码+数据集+程序说明 程序设计语言为Python 3.7.6；集成开发环境为Anaconda。循环神经网络模型由Python的keras 2.3.0库实现。 数据集为：SCENARIO_DATA_UTF8.zip getData()函数负责读取xml文件，并处理成数据序列及对应的标签序列。参数data_length决定了所读取序列的长度。 getDocumentList()函数用于辅助getData()函数进行数据读取。 modelLSTM()用于实现最基本的循环神经网络模型，只是神经元类型为基础的LSTM。

RNN和LSTM都作为分析时序数据的一种神经网络，有区别也有联系，本人自己总结的RNN与LSTM的关系和案例分析。LSTM在RNN的基础上做了改进，使之对较远时间间隔的数据具有更好的记忆保留，

# 代码功能: LS-TM 循环神经网络，预测时间序列---------------------------- # 第1步: 处理原始数据集, 归一化，制作X_train、Y_train、X_test、Y_test # 第2步: 训练LS-TM网络, epoch=300 # 第3步: 时间序列预测

从复杂系统的历史故障数据出发,提出了一种基于长短期记忆(LSTM)循环神经网络的故障时间序列预测方法,包括网络结构设计、网络训练和预测过程实现算法等,进一步以预测误差最小为目标,提出了一种基于多层网格搜索的LSTM预测模型参数优选算法,通过与多种典型时间序列预测模型的实验对比,验证了所提出的LSTM预测模型及其参数优选算法在故障时间序列分析中具有很强的适用性和更高的准确性。 知网论文，学习使用

消费者请注意，本资源是分别用RNN(循环神经网络)和LSTM(长短记忆网络)编写的MATLAB的案例，内部RNN.m和LSTM.m文件程序可以直接运行，内部已包含所需功能函数，如过不能直接运行请留言。