arXiv · Machine Learning Theory· Nikolaos A. Efkarpidis, Despoina Kothona, Georgios C. Christoforidis·· 3 小时前AI 评分25
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
该综述对比了 13 种用于建筑热需求短期预测的混合模型，基于苏格兰家庭历史热需求与天气预报数据评估性能。EMD-LSTM-Markov 模型对供暖与生活热水（DHW）日前负荷模式预测精度最高，但高功率涌升与尖峰被低估；SVM-SA 与 RF-ISSA-LSTM 预测曲线平滑，多数功率峰值被低估。
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