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参考文献

[1]陈蕻峰,王贺,李岩等.组合两步分解和ARIMA-LSTM的短期风速预测研究[J].太阳能学报,2024,45(02):164-171.
[2]郭龙,郭文文.基于 SVR 和随机森林模型的动力煤高位发热量预测研究[J].能源工程,2024,44(01):35-42.
[3]Siami-Namini S, Tavakoli N, Namin A S. A comparison of ARIMA and LSTM in forecasting time series[C]//2018 17th IEEE international conference on machine learning and applications (ICMLA). IEEE, 2018: 1394-1401.
[4]Dey B, Roy B, Datta S, et al. Forecasting ethanol demand in India to meet future blending targets: A comparison of ARIMA and various regression models[J]. Energy Reports, 2023, 9: 411-418.
[5]黄玲,任苏灵.基于ACO优化的ARIMA-ES-RF布伦特原油价格预测研究[J].科技和产业,2024,24(05):111-119.

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