《表1 不同小波的ARMA-LSTM模型光功率预测的RMSE值》

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《基于ARMA-LSTM的光功率预测方法》

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对于趋势项部分使用LSTM神经网络建模进行预测，对于细节项部分使用ARMA模型进行预测，最终将两种结果相加得到ARMA-LSTM的光功率预测结果。首先，用不同db小波对原始数据进行分解，分解后的数据用ARMA-LSTM预测，其结果如表1所示。得出用db5小波模型预测最高。然后，用db5小波对原始数据进行不同层数分解，并用模型进行预测。用db5小波一层分解、二层分解、三层分解和四层分解得到RMSE依次为0.0654、0.06801、0.0741和0.0851。