《表2 不同历史长度与预测范围下的预测模型误差》

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《GRU结合STL分解的短期电量预测方法》

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由表2可以看出，使用历史数据长度为15日的数据进行训练时，模型预测效果较差，说明数据量过少使得预测模型无法获得充足的信息进行预测。当历史数据长度为35日时，相较于25日的预测效果提升不够明显，这表明25日的历史数据长度包含了预测未来所需的足够信息。此外，过长的序列也会增加预测模型训练过程中的资源消耗。因此，本文使用历史数据长度为25日的数据进行预测，并且在多个预测窗口大小都取得较好的预测效果。