《表4 目标楼宇负荷的预测误差统计》

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《基于相关性分析和长短期记忆网络分位数回归的短期公共楼宇负荷概率密度预测》

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针对不同方法，本文采用点误差评价指标（MAPE、RMSE）和概率评价指标（弹球总损失的平均值）来进行评价。注：QRLSTM和QRNN算法得到的不是一个确定的预测值，而是一系列分位数，本文采用它们的中位数来计算点误差。此外LSTM回归是点预测模型，可以通过点误差的统计来获得概率预测。首先按传统方法，简单假设误差遵循高斯分布，并确定其参数，再运用前面的公式（23）（24） 就能得到弹球总损失的平均值。表4是目标楼宇负荷的预测误差统计。