FeSA-LSTM是一种基于深度学习的多变量时间序列预测模型，用于预测家庭电力消耗。它通过结合长短时记忆网络（LSTM）和Feed Forward Neural Network（Feed Forward Neural Network）的优点，提高了模型的预测性能。

在训练过程中，FeSA-LSTM首先将原始数据进行预处理，包括归一化、标准化等操作。然后，使用LSTM层对数据进行深度特征提取，捕捉到长期依赖关系。最后，使用Feed Forward Neural Network层进行非线性变换，提高模型的泛化能力。

FeSA-LSTM在预测家庭电力消耗时，能够充分考虑各种影响因素，如天气、季节、设备使用情况等。因此，其预测结果具有较高的准确性和可靠性。同时，由于采用了深度学习技术，FeSA-LSTM能够处理大量的数据，避免了传统方法中的过拟合问题。基于深度学习的多变量时间序列预测家庭电力消耗