Electric-Load-Forecasting是一种基于LSTM的电力负荷预测方法。这种方法通过使用长短期记忆网络（LSTM）来处理和预测电力负荷数据，以提高预测的准确性和可靠性。

LSTM是一种循环神经网络（RNN）的变体，它可以处理序列数据，如时间序列数据。在电力负荷预测中，LSTM可以捕捉到历史电力负荷数据中的长期依赖关系和短期波动，从而更准确地预测未来的电力负荷。

通过训练一个LSTM模型，可以学习到电力负荷数据中的模式和趋势，并将其应用到新的数据上，以进行电力负荷预测。这种方法可以有效地处理非线性关系和时序变化，从而提高预测的准确性。

总之，基于LSTM的电力负荷预测是一种有效的方法，可以帮助电力公司更好地管理和规划电力资源，以满足不断增长的电力需求。基于LSTM的电力负荷预测