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

Les statistiques affichées correspondent au cumul d'une part des vues des résumés de l'article et d'autre part des vues et téléchargements de l'article plein-texte (PDF, Full-HTML, ePub... selon les formats disponibles) sur la platefome Vision4Press.

Les statistiques sont disponibles avec un délai de 48 à 96 heures et sont mises à jour quotidiennement en semaine.

Le chargement des statistiques peut être long.