在炎炎夏日，随着气温的飙升，居民和企业的空调使用量急剧增加，导致电力需求激增，给电网带来了巨大压力，如何准确预测夏季的电力需求，以优化电力分配和供应，成为数据挖掘领域的一大挑战。
问题提出：
在夏季，如何利用历史气象数据、电力消费记录以及社会经济因素等多源数据，构建一个高效、准确的电力需求预测模型？
回答：
我们可以收集包括历史气温、湿度、节假日安排、经济活动指数等在内的多维度数据，运用时间序列分析和机器学习算法（如LSTM神经网络）对数据进行深度学习，捕捉夏季电力需求的季节性和周期性变化规律，通过集成学习的方法融合不同算法的预测结果，可以进一步提高预测的准确度。
在预测模型构建完成后，还需进行持续的监测和调整，以应对夏季突发的高温天气事件或异常电力使用模式，这样，不仅可以有效缓解夏季电力供需矛盾，还能为电力公司制定合理的电价策略和应急预案提供科学依据，确保电网的稳定运行和居民的舒适度。
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利用夏季高温数据挖掘技术，精准预测电力需求变化趋势。
利用夏季高温数据挖掘技术，精准预测电力需求变化。
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