基于LSTM的航空公司能耗序列預測

摘要：為提高航空公司能耗的預測精度,針對能耗數據的復雜非線性時序特性,提出一種基于長短時記憶網絡(LSTM)的時間窗滑動航空公司能耗預估模型。該方法對能耗時序數據進行預處理,消除能耗時序數據的季節性趨勢;依據滑動時間窗將數據轉換成監督型數據,構建基于LSTM的模型來實現航空公司能耗預測,并利用網格搜索算法進行參數優選。實驗結果表明,該模型預測精度優于傳統ARMA模型、SVR模型,驗證了其可行性。