《表1 不同隐藏层层数LSTM的预测误差》

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《考虑温度模糊化的多层长短时记忆神经网络短期负荷预测》

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为验证2.3节中ML-LSTM模型的合理性，使用变量控制的方法分别对LSTM的隐藏层层数和隐藏层神经元个数进行分析，采用MATLAB深度学习训练器中的默认指标RMSE，该指标反映预测值与真实值之间偏差，对异常值较为敏感，能有效体现单个模型间仿真结果差异。分析结果如表1所示。