基于CNN-GRU的时间序列预测：风电功率与电力负荷高精度预测

这套基于CNN-GRU的时间序列预测程序，挺适合需要做高精度风电功率和电力负荷预测的同学。通过结合卷积神经网络和门控循环单元，模型能够有效捕捉时间序列数据的时空依赖性，提升预测精度。代码基于Keras框架，操作简单，适合快速上手。你可以直接用现有数据集替换，立马进行实验。需要注意的是，模型的参数设置和超参数调整重要，不同的配置会影响最终的预测效果。对科研人员或者工程师而言，这个资源有，尤其是在实际应用中优化风电预测，提升电力系统的资源调配效率。

如果你对深度学习和时间序列预测有兴趣，这份代码能让你快速入门，并且可以根据实际需求调整和扩展模型。如果你要做相关项目，记得调整超参数，看看不同设置对预测精度的影响哦。