EEMD-MIPCA-LSTM燃气负荷预测：提升短期预测精度

"基于EEMD-MIPCA-LSTM的燃气短期负荷预测" 燃气负荷预测是能源管理和调度中的关键任务，其准确度直接影响到能源供应的安全和效率。文章提出了一个新颖的预测模型，结合了集合经验模式分解（EEMD）、改进的主成分分析（MIPCA）以及长短期记忆网络（LSTM），旨在提高燃气负荷的预测精度。 EEMD是一种自适应的数据分析方法，专门用于处理非线性、非平稳的时间序列数据，如燃气负荷。它通过分解复杂的燃气负荷信号，将其转化为一系列本征模态分量（IMFs）和残余项，这些分量分别代表不同频率成分，有助于揭示数据的内在结构和动态特性。EEMD的优势在于能够捕捉到负荷数据中的短期和长期波动，从而更准确地分析其变化趋势。 主成分分析（PCA）常用于特征降维，但其仅考虑特征之间的相关性。为解决这一问题，文章引入了互信息分析（MI）对PCA进行改进，形成了MIPCA。互信息不仅能度量两个变量间的依赖性，还能反映它们之间的非线性关系。因此，MIPCA能更全面地评估特征与燃气负荷值的关系，选择出最有影响力的特征向量，减少特征间的冗余，增强预测模型的解释性。 LSTM是一种递归神经网络，特别适合处理序列数据，因为它能够有效地捕获时间序列中的长期依赖性。在EEMD和MIPCA处理后的各分量上分别构建LSTM模型，每个模型负责预测一个特定的IMF或残余项。这样，通过组合各个LSTM的预测结果，可以得到整体燃气负荷的预测值，提高了预测的准确性。 在上海燃气数据上的实验表明，提出的EEMD-MIPCA-LSTM模型在测试集上的平均绝对百分比误差（MAPE）仅为6.36%，显著优于其他模型。这证明了该模型在处理燃气负荷预测时，能够有效地应对复杂性和特征冗余，提高了预测性能，对于城市燃气供应的优化管理具有重要的实际意义。 关键词: 燃气负荷预测，互信息分析，主成分分析，LSTM，集合经验模式分解 引用格式: 冷跻峰，徐晓钟。基于EEMD-MIPCA-LSTM的燃气短期负荷预测。计算机系统应用，2020，29(12):163–169。http://www.c-s-a.org.cn/1003-3254/7688.html