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汇报人:/目录0102谱聚类的基本原理谱聚类在电动公交车充电负荷预测中的应用谱聚类算法的优缺点谱聚类算法的改进方向03LSTM神经网络的基本原理LSTM在负荷预测中的重要性和作用LSTM神经网络的训练和优化方法LSTM神经网络的优缺点04方法的基本思路和流程数据预处理和特征提取谱聚类算法对数据的预处理和特征提取LSTM神经网络在充电负荷预测中的具体实现预测结果的评估和比较05基于谱聚类和LSTM神经网络的充电负荷预测方法在实际中的应用情况具体案例的分析和比较方法在实际应用中的优缺点和改进方向06基于谱聚类和LSTM神经网络的充电负荷预测方法的研究结论对未来研究的建议和展望汇报人: