《表2 不同预测模型对用电量拟合结果》

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《基于RF和深度学习的中长期用电量预测研究》

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以1980—2000年的数据为训练集，2001—2016年的为验证集进行深度学习训练。为比较不同建模方案效果，运用SVM和RF算法模拟了经变量选择和未经选择后的效果，如表2所示。结果表明，不同方案下训练模型产生的MAE介于2.014～3.438亿kW·h之间，RMSE为1.011～1.709亿kW·h，相对于全年用电量来说极其微小，表明训练模型精度较高。