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摘要
针对智能电力系统海量数据分析和计算中存在的算法收敛性不足、准确度较低、动态数据管理和应用存在困难的问题，提出了一种基于自动步长改进的LSTM深度学习算法。其能够对海量数据进行分析和预测，实现了从数据中挖掘有用信息并对数据进行合理、准确分析，从而预测未来电力工程发展的趋势。通过物联网与App采集海量数据，收集、存储、训练历史数据集。基于自动步长改进的LSTM对电力工程数据进行预测与分析，同时对几个时间维度进行处理，使其具备自动选择学习时间步长的能力。算例分析结果表明，与常规LSTM、SVM以及ARIMA算法相比，文中所提的改进LSTM深度学习算法能够有效提升数据分析预测的准确性，且具有良好的稳定性。
