Basado en la predicción del consumo de energía industrial pytorch LSTM lstm, los datos completos del código pueden ejecutar directamente el proyecto de graduación

Explicación en video: LSTM lstm utiliza series de tiempo de predicción de consumo de energía industrial para predecir el código completo data_哔哩哔哩_bilibili

Algunas fotos experimentales:

 

 

código:

'''导包'''
import pandas as pd
import numpy as np
import tqdm
import datetime
import os
import argparse
import random
import creat_data as Data
from def_function import *
import matplotlib.pyplot as plt

import torch
import torch.nn as nn
import torch.utils.data
import logging
import sys
from config import Config

''' 主函数 args: 超参定义器,param logger: 日志句柄'''
def main(args, logger):

    device = torch.device(args.device)  # 指定运行