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城市光伏潜力评估中深度学习模型的优化与改进

说明

在进行城市光伏空间潜力预测时，考虑到气候变化、光照条件等因素的时变性，长短期记忆网络（LSTM）作为一种优秀的时间序列处理模型，能够有效捕捉数据中的时间依赖性。通过对历史气象数据、太阳辐射量等信息的分析，LSTM模型能够预测未来的光伏发电潜力，提供更加动态和精准的评估结果。

结合深度学习的城市光伏空间潜力预测模型，将进一步发展成智能决策支持系统。通过模型的实时预测和反馈，系统能够自动为城市规划、光伏设施建设等决策提供依据，优化光伏资源的分布和利用效率。未来，随着人工智能技术的不断发展，基于深度学