Dieses Buch fasst die Elektrizit tslastprognose zusammen, die heutzutage in den modernen elektrischen Energiemanagementsystemen mit Elementen der Smart-Greed-Technologie erheblich an Bedeutung gewonnen hat. Gro e Stromdaten haben die Eigenschaften einer gro en Anzahl, einer hohen Dimension und von Zeitreihen. Gleichzeitig gibt es viele Formen von fehlenden Stromdaten, einige fehlen verstreut, und einige fehlen nach einander. Daher wird der Kombination von Vorhersagemethoden immer mehr Aufmerksamkeit geschenkt. Wir haben eine explorative Datenanalyse, eine Vorverarbeitung und eine Aufteilung zwischen Training und Test vor dem Training des Modells durchgef hrt. Um die Vorteile des vorgeschlagenen Modells zu testen, haben wir verschiedene Metriken verwendet: mittlerer absoluter Fehler, mittlerer quadratischer Fehler und mittlerer quadratischer Wurzelfehler.
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