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《------往期经典推荐------》

项目名称
1.【基于Keras的U-Net模型在图像分割与计数中的应用】
2.【卫星图像道路检测DeepLabV3Plus模型】
3.【GAN模型实现二次元头像生成】
4.【CNN模型实现mnist手写数字识别】
5.【fasterRCNN模型实现飞机类目标检测】
6.【CNN-LSTM住宅用电量预测】
7.【VGG16模型实现新冠肺炎图片多分类】
8.【AlexNet模型实现鸟类识别】
9.【DIN模型实现推荐算法】
10.【FiBiNET模型实现推荐算法】
11.【钢板表面缺陷检测基于HRNET模型】
…

1. 引言

时间序列预测在电力系统管理、负荷预测和能源优化等领域具有重要意义。传统的单向长短期记忆网络（LSTM）因其在处理时间序列数据中的优势，广泛应用于此类任务。然而，随着深度学习技术的不断发展，双向长短期记忆网络（BiLSTM）作为LSTM的扩展，提供了更为丰富的信息捕捉能力。本文旨在通过对比分析，探讨BiLSTM相较于传统LST