基于季节特征提取的一种LSTM配网物资需求预测技术

本文发明了一种基于季节特征提取的一种LSTM配网物资需求预测技术，用于预测配网物资需求。该技术首先对历史物资需求数据进行分析，以识别其季节性模式和趋势。通过提取季节特征，模型能够捕捉到物资需求随时间变化的周期性规律。接着，利用这些特征作为输入，训练LSTM网络，使其能够学习物资需求的时间序列特性。LSTM网络因其在处理序列数据方面的优势，特别适合于预测具有时间依赖性的任务。通过实验验证，该模型在预测配网物资需求方面表现出较高的准确性和稳定性。与传统的预测方法相比，基于季节特征提取的LSTM模型能够更有效地预测物资需求，该模型在电力配网物资需求预测中取得了显著的效果，不仅能够满足电力配网物资管理的实际需求，还能够提升物资调配的效率和准确性。通过对2018年至2023年4种配网物资的数据进行预测，预测误差控制在3.73％，有效提升了配网物资的预测模型准确度。