摘要
本发明公开基于神经网络的电力时空数据高效特征提取方法，涉及数据处理领域。该基于神经网络的电力时空数据高效特征提取方法，包括以下步骤：步骤一、数据准备；步骤二、模型设计；步骤三、模型融合；步骤四、参数设置与训练；步骤五、评估与验证。该基于神经网络的电力时空数据高效特征提取方法，对卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN和脉冲神经网络SNN不同网络架构的特性进行集成，以构建更强大和适应性更强的模型，综合不同网络在处理特定类型数据时的优势，其中包括但不限于CNN在图像特征提取上的能力、RNN在序列数据处理上的优势，以及SNN在模拟生物神经元活动上的潜力。
