Submitted: 2023-10-01              Accepted: 2023-10-30 This work is licensed with Lisensi Internasional 4.0 Atribusi Creative Commons-NonCommercial-ShareAlike 4.0.

## MODEL GABUNGAN (ANSAMBEL) SARIMA DAN JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK PERAMALAN BEBAN LISTRIK
Combination Model of SARIMA and Artificial Neural Network for Electrical Load Forecasting
Mega Silfiani 1*
1 Program Studi Statistika, JMTI, Institut Teknologi Kalimantan Kampus ITK Karang Joang, Jalan Soekarno Hatta KM.15, Balikpapan, Kalimantan Timur
E-mail Corresponding Author : megasilfiani@lecturer.itk.ac.id
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menyelidiki efisiensi penggunaan artificial neural network (ANN) dalam model gabungan seasonal autoregressive integrated moving average (SARIMA) untuk meramalkan beban listrik. Model gabungan SARIMA terdiri dari beberapa model SARIMA. Selanjutnya, hasil ramalan dari  beberapa  SARIMA  tersebut  menjadi input dari  ANN.  Data  penelitian  ini  mencakup  beban  listrik bulanan  yang  berkaitan  dengan rumah  tangga,  bisnis,  industri,  dan  masyarakat,  mulai  dari  Januari  2016 hingga  Desember  2020.  Akurasi  penelitian  menggunakan symmentrice Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa rata-rata SMAPE (%) model gabungan SARIMA dan ANN menunjukkan kinerja peramalan yang unggul  dibandingkan dengan model individu terbaik. Potensi  penelitian di masa depan  dapat fokus pada eksplorasi beragam metodologi untuk menciptakan dan menggabungkan anggota dari model gabungan.
Kata Kunci: ANN, Beban Listrik, Model Gabungan, SARIMA, SMAPE
Abstract: This study aims to investigate the efficacy of employing artificial neural networks in conjunction with a seasonal autoregressive integrated moving average (SARIMA) ensemble for  forecasting electrical load. The SARIMA ensemble comprises members generated by varying autoregressive orders or moving averages. Subsequently, these SARIMA ensemble members are integrated using artificial neural networks. The datasets encompass monthly electrical load data pertaining to households, businesses, industries, and the public, spanning from January 2016 to December 2020. The findings demonstrate that across various categories,  SARIMA  ensemble-based  artificial  neural  networks  demonstrated  superior  predictive performance compared to alternative models. Future research endeavors should focus on exploring diverse methodologies for both creating and amalgamating ensemble members.
Keywords: ANN, Combination Model, Electrical Load, SARIMA, SMAPE

## 1. PENDAHULUAN
Peramalan beban listrik memiliki peran penting dalam mengoptimalkan perencanaan sistem tenaga, operasi dan  manajemen  pemeliharaan  [1].  Selain  itu,  peramalan  beban  listrik  juga  dapat  membantu  pemerintah  dalam mengantisipasi kebutuhan beban listrik di masa depan, sehingga memberikan informasi untuk alokasi anggaran subsidi [2]. Akan tetapi peramalan beban listrik yang akurat menghadapi tantangan besar akibat beberapa faktor cuaca seperti suhu yang dapat mempengaruhi permintaan beban listrik [3]. Penelitian peramalan beban listik telah dilakukan oleh [1]–[8].
Dataset beban listrik memiliki pola tren dan musiman [2]. Hal ini akibat dari permintaan beban listrik erat kaitannya dengan variasi musiman dan cuaca, di mana rumah tangga menunjukkan permintaan yang lebih tinggi pada musim dingin dibandingkan dengan musim panas [2]. Oleh karena itu, peramalan beban listrik seharusnya menggunakan  metode  yang  dapat  mengakomodasi  adanya  pola  tren  dan  musiman. Seasonal  Autoregressive Integrated  Moving  Average (SARIMA)  merupakan  salah  satu  pilihan  tepat  untuk  meramalkan  pola  tren  dan musiman yang terdapat dalam beban listrik [2][9]. SARIMA merupakan model time series yang dapat mengatasi deret waktu yang bersifat stasioner maupun tidak stasioner, menangkap pola baik non-musiman maupun musiman
[10]. Selain penggunan SARIMA telah dilakukan di bidang peramalan beban listrik [1], [2], [9], [10], SARIMA juga diterapkan dalam berbagai bidang, termasuk peramalan permintaan pariwisata.
Model penggabungan beberapa metode peramalan telah menunjukkan efektivitasnya dalam meningkatkan akurasi peramalan dari model tunggal [2], [11]–[13]. Model tersebut sering disebut pendekatan ansembel [2], [13]. Penelitian peramalan beban listrik ini mengusulkan penggunaan model gabungan SARIMA dan artificial neural network (ANN).    Hal  ini  didasarkan  pada  penelitian-penelitian  dari  hibrida  SARIMA  dan  ANN  yang  dapat mengakomodasi pola linier dan nonlinier dalam data. Perbedaan mendasar pendekatan ansembel dengan hibrida SARIMA-ANN adalah pendekatan ansembel menggunakan hasil prediksi dari beberapa SARIMA sebagai input pada ANN, sementara pendekatan hibrida menggunakan residual dari SARIMA sebagai input pada ANN.
Berdasarkan  uraian  sebelumnya  maka  penelitian  bertujuan  untuk  mengevaluasi  akurasi  peramalan  dari penggabungan SARIMA dengan ANN di mana symmentric mean absolute percentage error (SMAPE) digunakan untuk  mengevaluasi  akurasi  peramalan  beban  listrik.  Dengan  ide  penggabungan  model  linier  dan  nonlinier diharapkan pendekatan ansembel SARIMA dan ANN memberikan kinerja yang lebih baik dibandingkan model tunggal  dari  SARIMA.  Artikel  ini  terdiri  dari  beberapa  sesi  yang  dapat  dijelaskan  sebagai  berikut.  Sesi  2 metodologi yang berisi pendekatan model gabungan, SARIMA, ANN, dan langkah penelitian. Sesi 3 berisi hasil dan  pembahasan  dari  pemodelan  SARIMA,  pemodelan  model  gabungan  SARIMA  dan  ANN,  kemudian perbandingannya. Sesi terakhir adalah kesimpulan dan potensi penelitian lanjutan.

## 2. METODOLOGI

## 2.1. Pendekatan Model Gabungan (Ansembel)
Penggabungan beberapa  nilai  peramalan  dari  beberapa  model  dikenal  sebagai  metode  ansambel  [2],  [9]. Beberapa penelitian membuktikan bahwa metode gabungan dapat menghasilkan nilai peramalan yang lebih baik daripada memilih model individual [2], [11], [12]. Namun, penyelidikan tentang kinerja teknik gabungan untuk seasonal autoregressive integrated moving average (SARIMA) dengan artificial neural network kurang mendapat perhatian.  Oleh karena  itu,  makalah  ini  mengusulkan  penyelidikan dalam  ansambel  SARIMA dengan artificial neural  network (ANN).  Prosedurnya  adalah  sebagai  berikut:  Ansambel  SARIMA  dibangun  dengan menggabungkan  beberapa  nilai  peramalan  dari  beberapa  model  SARIMA  individu.  Sementara  itu,  ANN digunakan  untuk  menggabungkan  anggota  ansambel  dengan  cara  berapa  model  SARIMA individua  digunakan sebagai input ANN  dan  targetnya  adalah  data  aktual  dari  beban  listrik.  Prosedur  pendekatan  model  gabungan SARIMA dan ANN dapat dijelaskan berdasarkan Gambar 1.

## Gambar 1. Arsitektur Model Gabungan (Ansembel) dari SARIMA dan ANN

## 2.2. Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA)
SARIMA adalah perluasan dari model ARIMA yang dapat mengakomodasi pola tren dan musiman dalam data deret waktu [2], [14]. SARIMA memiliki orde (p, d, q) (P, D, Q) s di mana p, d, dan q mewakili komponen non-musiman, P, D, dan Q mewakili komponen musiman, dan s mewakili frekuensi pola musiman.  Persamaan SARIMA dapat dinotasikan sebagai (1) [2], [15], [16].
P er am al an A n se m b e l Artificial Neural Network Peramalan  SARIMA 1 Peramalan  SARIMA 2 ... Peramalan  SARIMA m
( ) ( ) ( ) ( )( ) ( ) 1 1 S q Q t t D d S s P p B B N Z B B B B    =  − − (1) di mana ( ) 2 1 2 1 S S S PS P P B B B B  = −  −  − −  adalah komponen musiman autoregressive , ( ) 2 1 2 1 p p p B B B B     = − − − − adalah  komponen  autoregressive  nonmusiman, ( ) 1 d B − adalah  nonmusiman differencing , ( ) 1 D s B − dalah  musiman differencing , ( ) 2 1 2 1 q q q B B B B     = − − − − adalah  nonmusiman moving average , t Z alah  beban  listrik  aktual  pada  periode t , ( ) 2 1 2 1 S S S QS Q
Q B B B B  = −  −  − −  adalah  komponen moving average musiman.
Pada  pemodelan  SARIMA  akan  dilakukan  penambahan  pemodelan  pencilan  jika  asumsi  residual berdistribusi  normal  tidak  memenuhi.  Hal  ini  dilakukan  karena  adanya  dugaan  pencilan  menyebabkan ketidaknormalan  dalam  residual  sehingga  memerlukan  penanganan  tambahan.  Penelitian  ini  menggunakan dua jenis  pencilan  dalam  pemodelannya,  yaitu Additive  Outlier (AO)  dan Level  Shifts (LS).  Model  SARIMA yang menggabungkan pencilan yang dikembangkan oleh program SAS dan berikut persamaannya umumnya [2]:
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )( ) ( ) 1 1 1 j S k T q Q t j j j t D d S s j P p B B
Z v B I N B B B B    =  = +  − −  (2)
di  mana ( ) j T j I adalah  pencilan  pada  periode  T j, dan ( ) j v B =1  untuk  AO, ( ) ( ) 1 1 j v B
B = − untuk  LS.  Jika  model SARIMA memenuhi seluruh asumsi maka dapat dilanjutkan ke tahap peramalan.

## 2.3. Artificial Neural Network (ANN)
ANN yang digunakan dalam penelitian ini adalah feed-forward neural network (FFNN). FFNN biasa dikenal sebagai  multilayer  perceptron  (MLP)  [17].  FFNN  memiliki  kelebihan  dibandingkan  arsitektur  yang  lain  karena cukup sederhana. Representasi matematis dari hubungan input-output dalam FFNN adalah sebagai berikut:
0 1 ˆ q t j j j Z w w h = = +  dan 0 1 1 1 exp j p j ij i i h w w X = =     + − +          (3)
di  mana ( 1, 2, , ; 1, 2, , ) ij w i p j q = = dan ( 1, 2, , ) j w j q = adalah  parameter  dari  FFNN  yang  biasa  disebut sebagai pembobot, p adalah banyaknya neuron pada input layer dan q adalah banyaknya neuron pada hidden layer . Penelitian ini menggunakan FFNN dengan  satu hidden layer dengan fungsi aktifasi logistik sigmoid, dan fungsi aktivasi linier pada output layer . Selanjutnya, algoritma backpropagation digunakan untuk memperkirakan bobot dan bias. Gambar 2 menampilkan arsitektur FFNN.
Gambar 2. Arsitektur Feed-Forward Neural Network (FFNN)

## 2.4. Langkah Penelitian
Langkah penelitian dalam paper ini adalah sebagai berikut:
i. Data dari masing-masing kategori beban listrik dibagi menjadi dua bagian, data training dan data testing. Data training  digunakan  untuk  pemodelan  dan  data  testing  digunakan  untuk  evaluasi  peramalan.  Data  training terdiri dari Januari 2016 sampai dengan Desember 2019. Sementara data testing menggunakan Januari 2020 sampai dengan Desember 2020
ii. Mengaplikasikan  data  training  ke  model  SARIMA.  Prosedur  dalam  pemodelan  SARIMA  adalah  sebagai berikut.
1. Identifikasi  model:  Langkah  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  stasioneritas  mean  dan  varians.  Uji stasionaritas varians mengimplementasikan Transformasi Box-Cox, sedangkan uji stasionaritas rata-rata menggunakan ilustrasi plot ACF. Jika data tidak stasioner dalam hal varians, transformasi Box-Cox harus dilakukan; Jika gagal memenuhi asumsi stasioner dalam hal rata-rata, data harus di- differencing . Setelah data  telah  stasioner  dalam  hal  varians  dan  mean,  pola  grafik  fungsi  autokorelasi  (ACF)  dan  fungsi autokorelasi parsial (PACF) dapat digunakan untuk memperkirakan model SARIMA (p, d, q) (P, D, Q).
2. Estimasi Model: Penelitian ini menggunakan conditional least square untuk mengestimasi parameter dari SARIMA.  Setelah  mendapatkan  estimasi  parameter,  statistik  uji-t  digunakan  untuk  melakukan  uji signifikansi parameter SARIMA.
3. Pemeriksaan  diagnosa:  Pemeriksaan  diagnostik  dilakukan  untuk  mengevaluasi  asumsi white  noise dan distribusi  normal  dalam  residual  SARIMA.  Evaluasi  residual  white  noise  menggunakan uji  Ljung  Box sementara distribusi normal dilakukan menggunakan uji distribusi Kolmogorov Smirnov.
4. Peramalan
iii. Membuat  model  prakiraan  gabungan  dengan  memodelkan  ANN  menggunakan  prediksi  data  pelatihan  di masing-masing SARIMA pada langkah 2 dan langkah 3 sebagai input kemudian meramalkan pengujian data iv. Setelah mendapatkan peramalan data pengujian untuk setiap langkah 2, langkah 3 dan langkah 4, akurasi hasil perkiraan  masing-masing  model  dapat  dievaluasi.  Evaluasi  ini  menggunakan  SMAPE  seperti  yang ditunjukkan pada (4).
1 ˆ 100% ˆ 2 n t t t t t Z Z SMAPE n Z Z = − =  + (4)
dimana t Z adalah beban listrik aktual pada periode t and  ˆ t Z adalah prediksi beban listrik pada periode t.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah data beban listrik bulanan di Kota Jember dari beberapa kategori pengguna seperti rumah tangga, bisnis, indutri dan publik.
Untuk membangun SARIMA individu, para peneliti menerapkan pendekatan ARIMA Box Jenkins. Dalam identifikasi model, stasioner data deret waktu diidentifikasi, baik mean maupun varians, dan musiman dataset deret waktu. Dalam estimasi model, urutan SARIMA (p, d, q) (P, D, Q) diperkirakan menggunakan penaksir kuadrat terkecil  bersyarat  dan  urutan  awal  SARIMA  didasarkan  pada  pola  dan  plot  ACF  dan  PACF.  Akhirnya,  dalam pemeriksaan diagnostik, white noise dan distribusi normalitas residu diperiksa dengan penerapan uji Ljung-Box dan uji Kolmogorov-Smirnov. Uji Ljung-Box digunakan untuk mengevaluasi white noise residual, sedangkan uji Kolmogorov-Smirnov  digunakan  untuk  mengevaluasi  distribusi  normalitas  residual  yang  digunakan  setiap  tes α=5%.
Tabel 1. Model SARIMA pada Peramalan Beban Listrik Kategori Model SARIMA SMAPE (%) Rumah Tangga SARIMA (0,1,0) (1,0,0) 12 3,530 Bisnis SARIMA (0,1,0) (1,0,0) 12 16,142 Industri SARIMAX (0,1,1) (1,0,0) 12 7,639 Publik SARIMAX (0,1,1) (0,0,1) 12 2,918
Setelah  mendapatkan  model  SARIMA,  dimungkinkan  untuk  menggabungkan  nilai  peramalan  dengan menerapkan  ANN.  Nilai  prediksi  beberapa  SARIMA  untuk  data  pelatihan  akan  menjadi input model  ANN sementara nilai aktual dalam data pelatihan akan menjadi target ANN. Sebelum membuat model ANN, input dan target  akan  menjadi  standardisasi.  Penelitian  ini  menerapkan backprogation untuk  melatih neural  network . Arsitektur neural network adalah satu hidden layer dan jumlah neuron di hidden layer digunakan oleh 1-20 neuron. Jumlah optimal neuron di hidden layer dievaluasi oleh Mean Square Error (MSE) dari data pelatihan. Selain itu, kami mengadaptasi fungsi aktivasi logistik sigmoid untuk neuron di hidden layer dan fungsi aktivasi linier untuk neuron di output layer . Model gabungan SARIMA melalui ANN untuk setiap kategori mengikuti Tabel 2.
Tabel 2. Model Gabungan SARIMA dan ANN pada Peramalan Beban Listrik
Kategori Banyaknya Anggota Ansembel SMAPE (%) Rumah Tangga 6 5,827 Bisnis 6 8,361 Industri 6 8,187 Publik 6 2,411
SMAPE digunakan untuk memilih model terbaik untuk beban listrik. Tabel 3 menunjukkan bahwa kinerja SARIMA dan model gabungan SARIMA dan ANN sama. Hal ini dapat dilihat dari model terbaik dari masing- masing kategori. Model SARIMA individu memberikan kinerja peramalan yang lebih baik pada peramalan beban listrik  kategori  rumah  tangga  dan  industri.  Sementara  model  gabungan  SARIMA  dengan  ANN  memberikan kinerja  peramalan  beban  listrik  yang  lebih  baik  pada  kategori  bisnis  dan  publik.  Walaupun demikian,  jika  kita menghitung rata-rata SMAPE (%) dari keseluruhan kategori berdasarkan pemodelannya memberikan hasil yang berbeda.
Tabel 3. Perbandingan SARIMA dan Model Gabungan SARIMA dan ANN Kategori Model SMAPE (%) Rumah Tangga SARIMA 3,530 Gabungan SARIMA-ANN 5,827 Bisnis SARIMA 16,142 Gabungan SARIMA-ANN 8,367 Industri SARIMA 7,639 Gabungan SARIMA-ANN 8,187 Publik SARIMA 2,918 Gabungan SARIMA-ANN 2,411
Gambar 3 menunjukkan  adanya perbedaan rata-rata SMAPE (%) dari keseluruhan kategori beban listrik. Rata-rata SMAPE (%) yang dihasilkan model gabungan SARIMA dan ANN memiliki nilai yang lebih kecil dari rata-rata SMAPE (%) model SARIMA individu. Dengan kata lain, model gabungan SARIMA dan ANN secara keseluruhan memberikan kinerja peramalan yang lebih baik dari SARIMA individu.
Gambar 3. Perbandingan Rata-Rata SMAPE (%) SARIMA dengan Model Gabungan SARIMA dan ANN

## 4. KESIMPULAN
Studi  ini  menginvestigasi  penggunaan  efisien  ANN  dalam  model  gabungan  SARIMA  untuk  melakukan prediksi  beban  listrik.  Model  gabungan  SARIMA  terdiri  dari  beberapa  model  SARIMA  yang  berbeda.  Hasil prediksi  dari  berbagai  SARIMA  ini  kemudian  dijadikan input untuk  ANN.  Temuan  dari  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  di  berbagai  kategori,  model  gabungan  SARIMA  dan ANN  memiliki  kinerja  prediksi  dari model individu. Sebagai arah penelitian mendatang, disarankan untuk mengeksplorasi berbagai metodologi dalam menciptakan dan menggabungkan anggota dari model gabungan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] E.  Chodakowska,  J.  Nazarko,  and  Ł.  Nazarko,  “Arima  models  in  electrical  load  forecasting  and  their robustness to noise,” Energies , vol. 14, no. 23, 2021, doi: 10.3390/en14237952.
[2] M.  Silfiani,  H.  Aprillia,  and  Y.  Fitriani,  “Comparing  Various  Combined  Techniques  at  Seasonal Autoregressive  Integrated  Moving  Average  (SARIMA)  for  Electrical  Load  Forecasting,”  in 2023 International Seminar on Intelligent Technology and Its Applications (ISITIA) , Jul. 2023, pp. 376–381. doi: 10.1109/ISITIA59021.2023.10221130.
[3] K.  Chapagain,  S.  Kittipiyakul,  and  P.  Kulthanavit,  “Short-term  electricity  demand  forecasting:  Impact analysis of temperature for Thailand,” Energies , vol. 13, no. 10, pp. 1–29, 2020, doi: 10.3390/en13102498.
[4] E.  Yukseltan,  A.  Yucekaya,  and  A.  H.  Bilge,  “Forecasting  electricity  demand  for  Turkey:  Modeling periodic  variations  and  demand  segregation,” Appl.  Energy ,  vol.  193,  pp.  287–296,  2017,  doi: 10.1016/j.apenergy.2017.02.054.
[5] M.  Al  Mamun  and  K.  Nagasaka,  “Artificial  neural  networks  applied  to  long-term  electricity  demand forecasting,” Proc.  -  HIS’04  4th  Int.  Conf.  Hybrid  Intell.  Syst. ,  pp.  204–209,  2005,  doi: 10.1109/ichis.2004.27.
[6] M. H. M. R. S. Dilhani and C. Jeenanunta, “Daily electric load forecasting: Case of Thailand,” 7th  Int. Conf.  Inf.  Commun.  Technol.  Embed.  Syst.  2016,  IC-ICTES  2016 ,  vol.  2016,  pp.  25–29,  2016,  doi: 10.1109/ICTEmSys.2016.7467116.
[7] Y. J. Chang, S. H. Wang, and H. Y. Sun, “Research of short-term load forecasting algorithm based on wavelet  analysis  and  Radial  Basis  Function  Neural  Network,” PEITS  2009  -  2009  2nd  Conf.  Power Electron. Intell. Transp. Syst. , vol. 1, pp. 81–84, 2009, doi: 10.1109/PEITS.2009.5406961.
[8] J. Bedi and D. Toshniwal, “Deep learning framework to forecast electricity demand,” Appl. Energy , vol. 238, no. January, pp. 1312–1326, 2019, doi: 10.1016/j.apenergy.2019.01.113.
[9] M. Silfiani, F. N. Hayati, D. Nurlaily, and I. Fitria, “Household Electrical Load Forecasting: A Hybrid of Linear Models and Radial Basis Function Neural Network,” 2021. doi:
10.1109/ICAMIMIA54022.2021.9807693.
[10] A. Kumar Dubey, A. Kumar, V. García-Díaz, A. Kumar Sharma, and K. Kanhaiya, “Study and analysis of SARIMA and LSTM in forecasting time series data,” Sustain. Energy Technol. Assessments , vol. 47, no. July, p. 101474, 2021, doi: 10.1016/j.seta.2021.101474.
[11] U.  Gunter,  “Improving  Hotel  Room  Demand  Forecasts  for  Vienna  across  Hotel  Classes  and  Forecast Horizons: Single Models and Combination Techniques Based on Encompassing Tests,” Forecasting , vol. 3, no. 4, pp. 884–919, 2021, doi: 10.3390/forecast3040054.
[12] U. Gunter, I. Önder, and E. Smeral, “Are Combined Tourism Forecasts Better at Minimizing Forecasting Errors?,” Forecasting , vol. 2, no. 3, pp. 211–229, Jun. 2020, doi: 10.3390/forecast2030012.
[13] C. Lu, J. Liang, W. Jiang, J. Teng, and C. Wu, “High-resolution probabilistic load forecasting: A learning ensemble  approach,” J.  Franklin  Inst. ,  vol.  360,  no.  6,  pp.  4272–4296,  2023,  doi: 10.1016/j.jfranklin.2023.02.010.
[14] A.  Malki,  E.  S.  Atlam,  A.  E.  Hassanien,  A.  Ewis,  G.  Dagnew,  and  I.  Gad,  “SARIMA  model-based forecasting  required  number  of  COVID-19  vaccines  globally  and  empirical  analysis  of  peoples’  view towards  the  vaccines,” Alexandria  Eng.  J. ,  vol.  61,  no.  12,  pp.  12091–12110,  2022,  doi: 10.1016/j.aej.2022.05.051.
[15] C. A. Mendoza, J. G. Brida, and N. Garrido, “The impact of earthquakes on Chile’s international tourism demand,” J.  Policy  Res.  Tour.  Leis.  Events ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  48–60,  2012,  doi: 10.1080/19407963.2011.636923.
[16] Y. W. Chang and M. Y. Liao, “A seasonal ARIMA model of tourism forecasting: The case of Taiwan,” Asia Pacific J. Tour. Res. , vol. 15, no. 2, pp. 215–221, 2010, doi: 10.1080/10941661003630001.
[17] N. An, W. Zhao, J. Wang, D. Shang, and E. Zhao, “Using multi-output feedforward neural network with empirical mode decomposition based signal filtering for electricity demand forecasting,” Energy , vol. 49, no. 1, pp. 279–288, 2013, doi: 10.1016/j.energy.2012.10.035.