【摘 要】
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数据和特征决定着预测精度的上限,为了提高电力负荷预测精度,本文提出了两种增加输入特征向量的方法。其中第一种是人为添加数理统计里面的均值,方差,极差等因素,第二种用GBD
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数据和特征决定着预测精度的上限,为了提高电力负荷预测精度,本文提出了两种增加输入特征向量的方法。其中第一种是人为添加数理统计里面的均值,方差,极差等因素,第二种用GBDT算法构造数据位置组合特征。为了避免引入不必要的特征带来新的误差,本文采取限制树的深度等来修剪树枝,同时采用带有L2正则项的Ridge算法作为模型,让L2正则项来调整各特征权重,降低过拟合。算例结果表明,相比单一的Ridge模型,本文提出的两种模型,预测平均误差降低了0.24%和0.40%。
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