典型文献
基于组合模型的短期电力负荷预测
文献摘要：
为了有效指导政府企业投资、电力分配调度和电力系统网络布局,提出一种基于长短期记忆网络与基于梯度提升决策树的机器学习方法组合模型的短期负荷预测.首先,对某商业园区电力数据预处理;然后,将数据输入到两模型中进行训练,使两模型达到精确预测的效果,选取均方误差倒数方法确定组合模型的权重值,得到基于组合模型的负荷预测器.最后将负荷预测器用于负荷预测,并与其他模型比较.结果表明,所提方法的预测精度高于其他模型,且鲁棒性好,为电力规划调度提供了重要的理论依据.
文献关键词：
长短期记忆网络;梯度提升决策树;均方误差倒数;预测精度;短期
中图分类号：
作者姓名：
曹赟;姚方;张功勋
作者机构：
山西大学电力与建筑学院,山西太原 030013
文献出处：
引用格式：
[1]曹赟;姚方;张功勋-.基于组合模型的短期电力负荷预测)[J].电气自动化,2022(06):60-62
A类：
倒数方法
B类：
组合模型,短期电力负荷预测,有效指导,政府企业,企业投资,配调,电力系统网络,网络布局,长短期记忆网络,梯度提升决策树,机器学习方法,短期负荷预测,电力数据,数据预处理,精确预测,均方误差倒数,权重值,预测器,器用,模型比较,电力规划
AB值：
0.307572
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