电力负荷预测matlab_电力负荷预测方法有哪些「建议收藏」

    首先，在之前毫无深度学习基础的情况下，花费了近11小时（包括在火车上读了一小时代码），最终完成本次大作业。

    接下来这篇文章将完整叙述一个只有linux基础的菜鸟是如何完成这项大作业任务的。

    文章也不再以严谨的科技论文写作格式进行，同时代码将托管在github上，文章同时发布在CSDN上，谨以此希望更多的中国学生可以将自己的成果，在不泄密的情况下，敢于分享，让更多人受益，交流，debug系统。

1 搭环境

    基于linux的很多工作，都是要配置环境的，也是最烦的地方。在没有docker帮助的情况下，有一个fresh的环境是比较舒服的，这次作业使用的电脑CPU为intel i7-4710MQ，GPU为NVDIA GTX 950M。配置一般，而且是双显卡，笔记本电脑进行深度学习的研究一个痛点是，现在大多笔记本电脑是双显卡，集成显卡肯定是不适合cuda的，所以如果用到GPU的话，还需自己设置一番，屏蔽集显之类，网上有博客参考基于Keras的LSTM进行电力负荷预测。

    笔者使用的系统是ubuntu 14.04，环境较为干净，只装了cuda7.5和另一个与看上去与深度学习系统无关的Kintinous。有一个较为fresh的环境之后，我们要开始配置相关了

（1）安装anaconda

    具体细节肯定是问百度了，这里我提供我的版本作为参考，图1所示为anaconda的版本，python版本和各个组件版本，是此时的最新版本，组件的版本目测是可以向下兼容的，所以可以放心更新。Sklean版本需要0.19.1，放心更新好了。

图1 各种版本供参考

（2）安装Keras

只要一条指令就可以解决的问题，还查了半天，这里感谢一下金晟，

conda installkeras-gpu

因为我解决了双显卡的问题，这里我选择了gpu版本，也可以选择cpu版本

condainstall keras

中间貌似是碰到了一个问题，实在记不起来了，不过正常应该也不会遇到，遇到就把错误提示百度一下吧。

       至此，环境是搭建好了，大约花了4h左右。

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