一种基于信息熵的LSTM时间序列数据预测模型

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摘  要：时间序列预测可提升智能电网决策能耗评估有效性和电力传感网络的故障检测效率。基于香农信息熵和长短时记忆网络，构建一种基于时间序列数据的趋势预测模型，模型算法首先对时间序列数据以熵值法处理后进行特征归并，建立特征区间和熵值模型；其次在特征区间建立的基础上，将分类过后的数据在长短时记忆网络中进行训练得到预测结果。（剩余9294字）

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