《表2 不同训练块大小训练效果对比》

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《基于深度学习的LSTM光伏预测》

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训练块大小表示输入矩阵的大小。在神经网络训练过程中，合理范围内增大训练块大小，可以让内存利用更加有效。同时，跑完一次全数据集所需的迭代次数减少，这也意味着处理速度会得到有效的提升。训练块大小越大，下降方向可以更加容易地确定，训练震荡会稳定在合理范围内；但若盲目增大训练块大小，内存容量会被迅速占用，造成数据溢出，程序崩溃。不同训练块大小训练效果对比如表2所示。由表2可知，当训练块大小在50左右时，训练效果最好。