【摘 要】
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为提高太阳辐照度的长序列数据预测精度，提出一种基于Transformer-LSTM及误差校正的太阳辐照度预测模型。将长距离依赖学习中更有优势的Transformer模型与能够提取数据位置信息的LSTM网络结合，并且引入误差校正机制来提高模型预测精度。对三种不同模型在不同时间步长时的预测性能进行仿真实验，结果表明，Transformer-LSTM模型在太阳辐照度预测中具有更高的预测精度，并且在长序列
【基金项目】
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嘉兴市公益性研究计划项目（2020AY10012）；
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为提高太阳辐照度的长序列数据预测精度，提出一种基于Transformer-LSTM及误差校正的太阳辐照度预测模型。将长距离依赖学习中更有优势的Transformer模型与能够提取数据位置信息的LSTM网络结合，并且引入误差校正机制来提高模型预测精度。对三种不同模型在不同时间步长时的预测性能进行仿真实验，结果表明，Transformer-LSTM模型在太阳辐照度预测中具有更高的预测精度，并且在长序列数据预测中具有一定优势；引入误差校正机制后的仿真实验也表明了该机制的有效性。
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