Aplicación de la red neuronal LSTM en MATLAB: predicción de datos de consumo de energía de aire acondicionado
Resumen:
Este artículo tiene como objetivo presentar cómo utilizar el modelo de red neuronal LSTM (long short-term memory) para predecir los datos de consumo de energía de los acondicionadores de aire y proporcionar el código fuente correspondiente de MATLAB. Primero, presentaremos brevemente los principios y ventajas de las redes neuronales LSTM. Luego, explicaremos en detalle cómo procesar y preparar el conjunto de datos de consumo de energía del aire acondicionado, y construir y entrenar el modelo de red LSTM. Finalmente, predeciremos los datos de consumo de energía y mostraremos los resultados experimentales.
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Introducción
LSTM es un modelo de red neuronal recurrente diseñado para procesar y pronosticar datos de series temporales. En comparación con el modelo de red neuronal feed-forward tradicional, LSTM tiene un mecanismo de memoria y olvido, que puede manejar de manera efectiva las dependencias a largo plazo, por lo que funciona bien en las tareas de pronóstico de series temporales. -
Preparación de datos
Antes de pronosticar los datos de consumo de energía del aire acondicionado, debemos preparar conjuntos de datos relevantes. Es posible recopilar datos anteriores de consumo de energía del aire acondicionado y clasificarlos y archivarlos en orden cronológico. Para cada paso de tiempo, debemos proporcionar la secuencia de entrada y el valor objetivo correspondiente (es decir, el valor de consumo de energía para el siguiente paso de tiempo). Al mismo tiempo, para entrenar mejor el modelo, es necesario normalizar los datos.
El siguiente es un ejemplo de código MATLAB para la preparación y preprocesamiento de datos:
% 数据加载
data = load('energy_consumption_data.mat')