A multi-step electricity prediction model for residential buildings based on ensemble Empirical Mode Decomposition technique | Science and Technology for Energy Transition (STET)

Open Access

Table 1

Performance of proposed I-CEEMDAN-LSTM model using real-world electricity dataset in Punjab, India (where RB is Residential Building).

House id	Regression model	Training results			Testing results
House id	Regression model	MAE	RMSE	MSE	MAE	RMSE	MSE
RB-1	SVR	0.193	0.242	0.585	0.195	0.243	0.587
	RF	0.182	0.212	0.449	0.184	0.213	0.451
	RNN	0.179	0.208	0.447	0.181	0.211	0.448
	LSTM	0.145	0.202	0.389	0.151	0.205	0.392
	I-CEEMDAN-LSTM	0.114	0.191	0.317	0.115	0.196	0.319
RB-2	SVR	0.218	0.287	0.281	0.219	0.288	0.283
	RF	0.216	0.286	0.271	0.217	0.287	0.273
	RNN	0.211	0.283	0.261	0.213	0.285	0.263
	LSTM	0.168	0.254	0.252	0.173	0.269	0.259
	I-CEEMDAN-LSTM	0.119	0.204	0.244	0.121	0.208	0.246
RB-3	SVR	0.295	0.261	0.268	0.299	0.267	0.269
	RF	0.192	0.231	0.253	0.195	0.233	0.257
	RNN	0.175	0.181	0.185	0.178	0.188	0.189
	LSTM	0.153	0.175	0.173	0.161	0.179	0.181
	I-CEEMDAN-LSTM	0.114	0.127	0.161	0.117	0.129	0.163
RB-4	SVR	0.228	0.271	0.273	0.229	0.275	0.274
	RF	0.159	0.189	0.175	0.162	0.194	0.178
	RNN	0.135	0.174	0.133	0.137	0.175	0.137
	LSTM	0.122	0.162	0.129	0.127	0.173	0.131
	I-CEEMDAN-LSTM	0.113	0.139	0.123	0.114	0.141	0.125
RB-5	SVR	0.229	0.252	0.226	0.232	0.255	0.228
	RF	0.237	0.243	0.218	0.239	0.245	0.219
	RNN	0.177	0.218	0.215	0.179	0.219	0.216
	LSTM	0.163	0.186	0.183	0.169	0.189	0.187
	I-CEEMDAN-LSTM	0.111	0.124	0.161	0.115	0.126	0.163

Current usage metrics show cumulative count of Article Views (full-text article views including HTML views, PDF and ePub downloads, according to the available data) and Abstracts Views on Vision4Press platform.

Data correspond to usage on the plateform after 2015. The current usage metrics is available 48-96 hours after online publication and is updated daily on week days.

Initial download of the metrics may take a while.