10.3969/j.issn.1000-386x.2019.10.011
基于LSTM的航空公司能耗序列预测
为提高航空公司能耗的预测精度,针对能耗数据的复杂非线性时序特性,提出一种基于长短时记忆网络(LSTM)的时间窗滑动航空公司能耗预估模型.该方法对能耗时序数据进行预处理,消除能耗时序数据的季节性趋势;依据滑动时间窗将数据转换成监督型数据,构建基于LSTM的模型来实现航空公司能耗预测,并利用网格搜索算法进行参数优选.实验结果表明,该模型预测精度优于传统ARMA模型、SVR模型,验证了其可行性.
航空公司能耗、LSTM、网格搜索、时间窗、时间序列预测
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TP391.9(计算技术、计算机技术)
民航局科技基金项目MHRD201121;民航局节能减排专项计划项目DPDSR0010
2019-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
60-65
