arXiv 机器学习· Nikolaos A. Efkarpidis, Despoina Kothona, Georgios C. Christoforidis·· 5 小时前AI 评分24
建筑热负荷短期预测混合模型对比综述
Comparative review of hybrid forecasting models for short-term prediction of building thermal load
AI 导读
一项针对 13 种建筑短期热需求预测混合模型的研究表明，EMD-LSTM-Markov 模型在预测苏格兰家庭采暖与生活热水日前功率形态时准确率最高。该模型能较准确预测局部功率峰值，但会低估高功率骤增和尖峰。相比之下，SVM-SA 和 RF-ISSA-LSTM 等模型预测结果较为平滑，在快速变化工况下容易低估多数功率峰值。
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