短期负荷预测：基于ARIMA和LSTM的混合模型

短期负荷预测是电力系统规划和运营中的重要问题。本文提出了一种基于ARIMA和LSTM的混合模型来进行短期负荷预测。该模型首先利用ARIMA模型对负荷数据进行预处理，然后使用LSTM模型来进一步提高预测精度。实验结果表明，该混合模型比单独使用ARIMA或LSTM模型具有更高的预测准确性和稳定性。

关键点：

• 短期负荷预测是电力系统规划和运营中的重要问题。
• 本文提出了一种基于ARIMA和LSTM的混合模型来进行短期负荷预测。
• 该混合模型首先利用ARIMA模型对负荷数据进行预处理，然后使用LSTM模型来进一步提高预测精度。
• 实验结果表明，该混合模型比单独使用ARIMA或LSTM模型具有更高的预测准确性和稳定性。