电力负荷预测样本数据集-时间序列数据-2022-sohamshee

电力负荷预测样本数据集-时间序列数据-2022-sohamshee 数据来源：互联网公开数据 标签：电力负荷预测,时间序列,样本数据,RNN,LSTM,GRU,建模

数据概述： 本数据集包含20,000个数据点，涵盖了时间戳、温度和电力需求三个核心字段。数据适用于进行循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等时间序列预测模型的构建和训练。数据集以单个CSV文件的形式提供。

数据用途概述： 该数据集适用于电力负荷预测的研究和教学场景，可以帮助研究人员和工程师构建和测试时间序列预测模型。数据集中的温度和电力需求数据可用于分析温度变化对电力需求的影响，从而优化电力分配和调度策略。同时，该数据集也适合用于机器学习课程的教学和实验，帮助学习者理解时间序列模型的工作原理和应用场景。