如何做响应式网站设计,烟台百度做网站多少钱,拍摄公司宣传片制作,wordpress阅读次数修改摘要
本文旨在探讨基于随机森林#xff08;Random Forest#xff09;与长短期记忆神经网络#xff08;Long Short-Term Memory, LSTM#xff09;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#xff0c;通过构建多个决策树进行预测#xff0c;具有较强的鲁…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。
