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基于CNN实现电力负荷多变量时序预测(PyTorch版)

article 2026/2/11 8:12:16

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前言

系列专栏:【深度学习：算法项目实战】✨︎
涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域，讨论了各种复杂的深度神经网络思想，如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆、自然语言处理、深度强化学习、大型语言模型和迁移学习。

本文使用torch.nn.Conv1d实现卷积神经网络
cnn
cnn
论文学习：Neocognitron: A Self-organizing Neural Network Model for a Mechanism of Pattern Recognition
Unaffected by Shift in Position

目录

  • 1. 数据集介绍
  • 2. 数据可视化
  • 3. 特征工程
    • 3.1 特征缩放（归一化）
    • 3.2 构建监督学习数据
    • 3.3 数据集划分(Subset)
    • 3.4 数据加载器
  • 4. 构建时序预测模型(TSF)
    • 4.1 构建CNN模型
    • 4.2 实例化模型、定义损失函数与优化器
    • 4.3 模型概要
  • 5. 模型训练
    • 5.1 定义训练函数
    • 5.2 定义评估函数
    • 5.3 定义早停法并保存模型
    • 5.4 定义模型训练主程序
    • 5.5 执行模型训练过程
  • 6. 模型预测
    • 6.1 构建预测函数
  • 7. 模型验证
    • 7.1 验证集预测
    • 7.2 验证集评估
      • 7.2.1 回归拟合图
      • 7.2.2 评估指标

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