LSTNETA
UM MODELO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS HÍBRIDAS PARA A PREDIÇÃO DE CONSUMO DE ENERGIA ELÉTRICA
DOI:
https://doi.org/10.35819/publicaifrs.v1.n1.a6364Palavras-chave:
redes neurais, energia elétrica - consumo, análise de séries temporaisResumo
Apresentamos um estudo comparativo das previsões de consumo de eletricidade utilizando o método SARIMAX (Seasonal Auto Regressive Moving Average eXogenous variables), o modelo HyFis2 (Hybrid Neural Fuzzy Inference System) e o modelo LSTNetA (Long and Short Time Series Network Adapted), uma rede neural híbrida contendo camadas GRU (Gated Recurrent Unit), CNN (Convolutional Neural Network) e camadas densas, especialmente adaptadas para este estudo de caso. O estudo experimental comparativo desenvolvido mostrou um resultado superior para o modelo LSTNetA com previsões de consumo muito mais próximas do consumo real. O modelo LSTNetA no estudo de caso teve um rmse (root mean squared error ) de 198,44, o modelo HyFis2 602,71 e o método SARIMAX 604,58.
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