基于双向长短期记忆神经网络的电力负荷预测分析

基于对双向长短期记忆神经网络模型的搭建,通过输入已知的部分数据对模型进行训练,使其对另一部分数据进行预测,并使预测结果与已知数据的另一部分进行对比,通过仿真结果验证了双向长短期记忆神经网络模型应用于电力负荷预测的优良性。双向长短期记忆神经网络(BILSTM)进行电力负荷预测可以提高预测的准确性、处理复杂的非线性关系、实现实时性,并且节约电力系统运营成本,具有重要的实际意义。

绿色建筑施工技术在建筑工程中的应用探析

进入 21 世纪以来,随着建筑行业的快速发展,建筑工程的数量逐渐增多,对建筑工程的施工技术提出了更多要求,不仅要保证工程施工的质量,也要降低工程施工对周边环境的影响,使建筑行业与生态环境能够协调发展,进而保障我国社会可持续发展。