基于人工智能的停电预测

本文解决了一个关键的现实问题：预测极端事件期间的停电。整合多样的数据源（天气、社会经济、基础设施）以及使用机器学习模型，特别是LSTM，是一项重大贡献。了解社区的脆弱性以及基础设施发展对停电风险的影响，对于有效的灾难准备和资源分配至关重要。 关注低概率、高后果的事件使得这项研究特别有价值。

• •可以构建预测模型来预测极端事件期间的停电。
• •整合天气、社会经济和基础设施数据可以提高预测准确性。
• •LSTM网络在预测停电方面展现出潜力。
• •更强的经济状况和发达的基础设施与较低的停电发生率相关。