基于虚拟变量与时间序列法的电量需求预测

在使用时间序列法预测电量需求的过程中,引入虚拟变量,量化关键不确定性因素对电量需求的影响,构建基于时间序列法和虚拟变量法的预测模型。该模型能够对参与回归的电量数据进行较好的平滑处理,从而更好地拟合电量需求的变化趋势。算例分析表明,使用该模型预测电量需求的准确性较高,在实际工作中具有可行性和有效性。

基于长短期记忆神经网络的电量需求预测模型设计

阐述基于长短期记忆神经网络的电量需求预测模型的设计和应用。通过控制模型的复杂度,平衡性能和泛化能力。LSTM模型有效地捕捉了时间序列数据的关键特征,为电量需求提供精准预测。