《表4 EMD-LSTM模型与SVM模型预测性能比较》
为了检验模型预测效果,将文中所提出的预测模型与实际预测系统中常用的自回归滑动平均模型(autoregressive integrated moving average,ARI-MA)、支持向量机模型(support vector machine,SVM)以及经典LSTM模型和EMD-SVM模型进行了对比。其中,ARIMA模型和SVM模型预测分别采用文献[22]和文献[23]中建模步骤,LSTM模型采用上文提到的方法,EMD-SVM模型则对EMD分解后的子序列采用SVM模型进行预测。对2018-04-03的日光伏出力曲线的5种模型预测结果对比见图9,具体误差分析如表4所示。
图表编号 | XD00133658600 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.03.28 |
作者 | 朱玥、顾洁、孟璐 |
绘制单位 | 大数据工程技术研究中心(上海交通大学电子信息与电气工程学院)、大数据工程技术研究中心(上海交通大学电子信息与电气工程学院)、大数据工程技术研究中心(上海交通大学电子信息与电气工程学院) |
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