建成一个用 PYTHON结合 MySQL 数据库开发的基于深度学习的家庭用电量预测系统，该系统已经具备整个基于深度学习的家庭用电量预测系统管理的能力，可以充分地让注册的用户感受到由基于深度学习的家庭用电量预测系统所带来的便捷服务。在此基础上继续完善系统的功能，使其能够动态管理用户信息的功能。建立更加完善的基础的、专业的数据库设计，提高系统整体的性能。使得用户能够更有兴趣来使用本系统。
基于深度学习的家庭用电量预测系统在设计与实现时，采取了模块性的设计理念，把相似的系统的功能整合到一个模组中，以增强内部的功能，减少各组件之间的联系，从而达到减少相互影响的目的。
系统主要包括个人中心、用户、家庭成员、用电类型、用电记录、用电数据、用电建议、用电预测、系统管理等功能

本研究的主要内容聚焦于基于深度学习的家庭用电量预测系统的设计与实现。通过对家庭用电数据的深入分析，挖掘其时间序列特征，包括短期依赖性、多重周期性和时间相关性等，为模型构建提供理论基础。研究采用多种深度学习模型进行预测建模，如长短期记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）以及混合模型（如CNN-LSTM），以充分利用不同网络结构的优势，提高预测精度。
在数据处理方面，研究对家庭用电数据进行预处理，包括缺失值和异常值处理，并通过特征选择方法（如Boruta特征筛选）提取关键特征，以降低模型复杂度并提升训练效率。研究还设计了完整的预测模型训练流程，涵盖数据序列化、归一化处理、模型参数调优以及模型训练与评估等环节。
实验部分，研究通过对比不同模型（如LSTM、CNN-LSTM、随机森林等）的预测结果，验证了深度学习模型在家庭用电量预测中的优越性，其预测结果与真实值高度拟合，展现出良好的预测性能。研究提出了一种高效、准确的家庭用电量预测系统框架，能够为智能电网的优化运行和家庭用户的节能管理提供有力支持。

第一章绪论 2
1.1 课题背景与意义 2
1.2 国内外研究现状 2
1.3 本课题研究的主要内容 3
第二章关键技术介绍 4
2.1 Python简介 4
2.2 Django简介 4
2.3 MySQL数据库的运用 5
2.4 B/S结构 5
2.5 LSTM算法 6
2.6 随机森林回归算法 6
第三章系统需求分析 7
3.1设计目标 7
3.2系统可行性分析 7
3.2.1技术可行性 7
3.2.2经济可行性 7
3.2.3操作可行性 7
3.3系统UML用例分析 8
3.4系统流程分析 8
3.4.1系统的流程图 8
3.4.2用户登录逻辑流程图 9
第四章系统设计 11
4.1系统功能模块设计 11
4.2数据库设计 11
4.2.1数据库概念设计 11
4.2.2 数据库表设计 14
第五章系统实现 20
5.1管理员功能实现 20
5.2用户功能实现 22
第六章系统测试 24
6.1测试目的 24
6.2测试方法 24
6.3系统测试用例 24
6.3.1系统登录模块的测试 24
6.3.2用户中心模块的测试 25
6.3.3用户管理模块的测试 26
结论 27
参考文献 28
致谢 29