【摘 要】
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针对提升短期电力负荷预测的准确率与稳定性问题,给出基于相似情境预测偏差修正的短期负荷预测方法.该方法采用加权相关度分析负荷特征,实现相关特征提取;使用相似度进行情境筛选,建立相似训练集;借助交叉验证结果给出模型预测有偏性的判定条件,修正被判定预测有偏模型的预测值,改善模型的预测效果.实例分析表明,相似情境预测偏差修正能够提升SVM、决策树集成等多个预测方法的准确率与稳定性.
【机 构】
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新疆科技学院 经济学系,新疆 库尔勒841000
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针对提升短期电力负荷预测的准确率与稳定性问题,给出基于相似情境预测偏差修正的短期负荷预测方法.该方法采用加权相关度分析负荷特征,实现相关特征提取;使用相似度进行情境筛选,建立相似训练集;借助交叉验证结果给出模型预测有偏性的判定条件,修正被判定预测有偏模型的预测值,改善模型的预测效果.实例分析表明,相似情境预测偏差修正能够提升SVM、决策树集成等多个预测方法的准确率与稳定性.
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