LSTM多输入多输出负荷预测（PyTorch）

简介

本仓库提供了一个使用LSTM（长短期记忆网络）进行多输入多输出负荷预测的PyTorch实现。该实现可以直接运行，并包含了所需的数据集。

功能特点

• 多输入多输出：支持多个输入特征和多个输出目标。
• 直接可运行：代码已经配置好，可以直接运行进行负荷预测。
• 包含数据集：提供了用于训练和测试的数据集。

使用方法

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/your-repo-url.git
   cd your-repo-directory
   

2. 安装依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 运行代码：

   python main.py
   

数据集

数据集包含在data目录下，具体文件和格式请参考data/README.md。

贡献

欢迎贡献代码、提出问题或建议。请通过GitHub的Issue和Pull Request功能进行。

许可证

本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。

联系方式

如有任何问题或建议，请联系[你的联系方式]。

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希望本仓库能帮助你顺利进行LSTM多输入多输出负荷预测的研究和应用！

下载链接

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