【摘 要】
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在楼宇短期负荷预测中,针对单一预测模型难以充分学习负荷时间序列中的特性问题,提出了一种基于自回归差分移动平均长短期记忆神经网络(ARIMA LSTM)组合模型的楼宇负荷预测方
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金(51607111),上海市科学技术委员会地方院校能力建设项目(15160500800)
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在楼宇短期负荷预测中,针对单一预测模型难以充分学习负荷时间序列中的特性问题,提出了一种基于自回归差分移动平均长短期记忆神经网络(ARIMA LSTM)组合模型的楼宇负荷预测方法。首先,根据灰色关联度选取相似日时间序列数据为训练样本;然后,利用ARIMA模型预测负荷,并将原始数据和ARIMA预测数据之间的误差视为非线性分量;最后,通过LSTM神经网络对误差序列进行校正,得到楼宇短期负荷的最终预测值。通过对上海市某楼宇的预测效果分析,并将其与ARIMA模型、LSTM模型和ARIMA SVM组合模型进行对比,验
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