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摘要
为最大限度地减少电能浪费、更合理地解决电能供需间的矛盾，必须要对售电量进行准确预测。首先，该文对售电量预测的背景、现状进行分析，进而结合数据预测的深度学习理念，构建基于LSTM网络的售电量预测模型。在该模型中，综合考虑了售电量的历史数据、售电量的当前数据以及数据之间的关联性这3类数据，设计注意力机制模块和四层次的LSTM结构，将SVM方法、RNN方法和CNN方法作为参照方法，将10000个数据作为训练数据和真值参照数据进行预测试验，预测结果显示，提出的LSTM方法预测结果更接近真值，平均绝对误差、均方根误差2类指标在4种方法中都是最小的。
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