1、基于Dropout-LSTM模型的城市燃气日负荷预测讲解了利用长短期记忆神经网络（LSTM）结合Dropout技术进行城市燃气日负荷预测的方法和效果。文章提出，为提高燃气日负荷预测精度，采用Dropout LSTM模型，该模型能够更好地捕捉序列数据中的长期依赖关系，并有效避免过拟合问题。作者将全年划分为供暖期、过渡期和非供暖期三个阶段，针对每个时期的燃气日负荷特点及其影响因素进行了详细的相关性分析，确定了不同阶段的输入特征，建立了相应的预测模型。通过对比BP神经网络、传统LSTM模型以及支持向量机（SVM）模型，实验结果显示，所提出的Dropout LSTM模型在各时期均表现出更优的预测性能，
2、尤其是供暖期的预测精度最高，而非供暖期次之，过渡期由于负荷波动较大，预测效果相对较差。研究表明，分时段建模相较于基于全年数据的整体建模，可以显著提升预测准确性，这为城市燃气供应规划提供了更加可靠的理论依据。基于Dropout-LSTM模型的城市燃气日负荷预测适用于城市燃气管理相关部门及企业，特别是那些负责燃气调度与规划的机构。对于从事城市基础设施建设、能源管理和环境工程的研究人员和技术人员来说，本文提供的方法论具有重要参考价值。此外，该研究也适合对智能电网、智慧城市建设感兴趣的学者和从业者，因为它展示了如何利用先进的机器学习算法来优化资源分配和提高公共服务效率。通过对不同时段燃气日负荷特性的深入分析，有助于相关领域专家制定更加精准有效的能源政策和应急预案。
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