R语言用多项式回归和ARIMA模型预测电力负荷时间序列数据
根据我们对温度的预测，我们可以预测电力消耗。
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在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析
在绘制的时间序列中可以看到两个主要的季节性：每日和每周。我们在一天中有48个测量值，在一周中有7天，因此这将是我们用来对响应变量进行建模的自变量–电力负荷。
Python中利用长短期记忆模型LSTM进行时间序列预测分析 – 预测电力负荷数据
LSTM（或长期短期存储器网络）允许分析具有长期依赖性的顺序或有序数据。当涉及到这项任务时，传统的神经网络不足，在这方面，LSTM将用于预测这种情况下的电力消耗模式。
