基于特征构建及CAE-LSTM的短期电量预测方法
来源：计算机应用与软件杂志2024年第2期北京时间：
作者：罗俊然, 温蜜, 何蔚
摘要：线损率能够反映企业的管理水平和经济效益，而供售电不同期会导致线损统计存在误差，因此需要进行短期电量预测。针对现有方法未能充分挖掘电量影响因素的问题，提出基于特征构建及CAE-LSTM的短期电量预测方法。通过数据分析构建特征，并使用MIC进行筛选；使用ARIMA预测电量值，并与特征进行数据重构；通过CAE-LSTM对数据进行特征提取，得到预测结果。实验结果表明，提出的方法能够更有效地提取数据特征，实现更高的预测精度。
关键词：数据分析, 特征构建, CAE, LSTM, ARIMA, 电量预测, 最大信息系数
