基于改进LSTM网络的电力物资需求预测方法设计

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摘要：由于传统的预测方法常基于线性模型或简单的时间序列分析，难以处理复杂的非线性关系和时序依赖性，导致电力物资需求预测的准确性较差。提出基于改进长短期记忆网络（Long Short-Term Memory Network，LSTM）的电力物资需求预测方法。提取电力物资需求的主要影响因素后，对影响因素数据进行一系列预处理，生成高质量的样本数据集；构建一个LSTM网络模型，并采用遗传算法优化模型参数，形成改进LSTM网络模型，输入样本数据后，输出物资需求预测结果。（剩余4629字）

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