《表1 流量序列各分量与天气因子的相关性分析》

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《基于LSTM的电力通信流量预测》

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将分解后的各子序列与天气影响因素进行相关性分析，寻找最能反映气候波动对流量波动性的影响分量。由表1可知，流量序列的残差分量与天气因子（温度、湿度）之间具有较强的相关性，因此，本文在残差分量预测子模型中加入天气因子来提高模型的性能。在SVR模型构建中，经反复测验，本文采用预测点当前天气预报数据和前7天历史流量数据作为SVR模型输入进行数据拟合。