针对用电力负荷典型的时间序列问题，本文提出了基于长短时间记忆网络（LSTM）的电力负荷预测模型。首先，训练区域电力负荷数据，将参数调整到最优后预测中短期的电力负荷数据；然后，针对普通工业、非普通工业、大工业、商业4种情况，考虑气象因素对电力负荷的影响，进一步构建改进LSTM模型，预测中长期的电力负荷数据。结果表明，该方法可以准确预测电力负荷的变化趋势，可广泛应用于不同行业。
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