keras tensorflow 搭建CNN-LSTM神经网络的住宅用电量预测 完整代码数据

简介: keras tensorflow 搭建CNN-LSTM神经网络的住宅用电量预测 完整代码数据

模型结构:

图中的输入是矩阵 跟我们的用的时间序列的矩阵是一样的所以看下面的图;

数据分析图:

相关性热力图:

数据分布图:

训练 结果:

完整代码:

# pip install numpy==1.20.3  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import random
import tensorflow
from matplotlib.ticker import StrMethodFormatter
# from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
i
相关文章
|
16天前
|
机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
动物识别系统Python+卷积神经网络算法+TensorFlow+人工智能+图像识别+计算机毕业设计项目
动物识别系统。本项目以Python作为主要编程语言,并基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型,通过收集4种常见的动物图像数据集(猫、狗、鸡、马)然后进行模型训练,得到一个识别精度较高的模型文件,然后保存为本地格式的H5格式文件。再基于Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张动物图片,识别其名称。
46 1
动物识别系统Python+卷积神经网络算法+TensorFlow+人工智能+图像识别+计算机毕业设计项目
|
27天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
深度学习的魔法:如何用神经网络解锁数据的奥秘
在人工智能的璀璨星空中,深度学习犹如一颗最亮的星,它以其强大的数据处理能力,改变了我们对世界的认知方式。本文将深入浅出地介绍深度学习的核心概念、工作原理及其在不同领域的应用实例,让读者能够理解并欣赏到深度学习技术背后的奇妙和强大之处。
31 3
|
2月前
|
机器学习/深度学习 传感器 自然语言处理
深度学习的魔法:如何用神经网络解锁数据的秘密
在这个数字信息爆炸的时代,深度学习技术如同一把钥匙,揭开了数据隐藏的层层秘密。本文将深入浅出地探讨深度学习的核心概念、关键技术和实际应用,带领读者领略这一领域的奥秘与魅力。通过生动的比喻和直观的解释,我们将一起走进神经网络的世界,看看这些由数据驱动的“大脑”是如何学习和成长的。无论你是科技爱好者还是行业新手,这篇文章都将为你打开一扇通往未来的大门。
|
15天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
鸟类识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+ResNet50算法模型+图像识别
鸟类识别系统。本系统采用Python作为主要开发语言,通过使用加利福利亚大学开源的200种鸟类图像作为数据集。使用TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型,然后进行模型的迭代训练,得到一个识别精度较高的模型,然后在保存为本地的H5格式文件。在使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张鸟类图像,识别其名称。
60 12
鸟类识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+ResNet50算法模型+图像识别
|
15天前
|
机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
交通标志识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习人工智能+TensorFlow模型训练+计算机课设项目+Django网页界面
交通标志识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言,在交通标志图像识别功能实现中,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对收集到的58种常见的交通标志图像作为数据集,进行迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件,然后保存为本地的h5格式文件。再使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张交通标志图片,识别其名称。
44 6
交通标志识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习人工智能+TensorFlow模型训练+计算机课设项目+Django网页界面
|
9天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
深度学习与神经网络:探索复杂数据的表示
【9月更文挑战第26天】深度学习作为人工智能领域的明珠,通过神经网络自动从大数据中提取高级特征,实现分类、回归等任务。本文介绍深度学习的基础、张量表示、非线性变换、反向传播及梯度下降算法,并探讨其在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用与挑战。未来,深度学习将更加智能化,揭示数据背后的奥秘。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 TensorFlow
深度学习入门:使用Python和TensorFlow构建你的第一个神经网络
【8月更文挑战第31天】 本文是一篇面向初学者的深度学习指南,旨在通过简洁明了的语言引导读者了解并实现他们的第一个神经网络。我们将一起探索深度学习的基本概念,并逐步构建一个能够识别手写数字的简单模型。文章将展示如何使用Python语言和TensorFlow框架来训练我们的网络,并通过直观的例子使抽象的概念具体化。无论你是编程新手还是深度学习领域的新兵,这篇文章都将成为你探索这个激动人心领域的垫脚石。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 Python
如何可视化神经网络的神经元节点之间的连接?附有Python预处理代码
该博客展示了如何通过Python预处理神经网络权重矩阵并将其导出为表格,然后使用Chiplot网站来可视化神经网络的神经元节点之间的连接。
40 0
如何可视化神经网络的神经元节点之间的连接?附有Python预处理代码
|
2月前
|
机器学习/深度学习 监控 数据可视化
|
4月前
|
机器学习/深度学习 PyTorch 算法框架/工具
【从零开始学习深度学习】28.卷积神经网络之NiN模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】
【从零开始学习深度学习】28.卷积神经网络之NiN模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】
下一篇
无影云桌面